【摘 要】
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互联网的高速发展，使用户很难在“信息海洋”中找到感兴趣的新闻，如何为用户准确推荐满足其需求的个性化新闻已成为当前研究的热点和难点。为了改善新闻推荐系统的准确性，将时间
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402331)
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互联网的高速发展，使用户很难在“信息海洋”中找到感兴趣的新闻，如何为用户准确推荐满足其需求的个性化新闻已成为当前研究的热点和难点。为了改善新闻推荐系统的准确性，将时间戳信息引入到新闻推荐模型中。首先，利用分词工具对新闻标题和新闻内容进行分词，并引进时间加权函数来计算用户对单个分词的偏好;预测用户偏好时不仅根据用户自身的偏好进行预测，还使用改进协同过滤方法来预测用户偏好;最后，通过融合得到的偏好值对新闻进行推荐。实验结果表明，该模型不仅能提高新闻推荐系统的准确性，还缩短了模型构建的响应时间。
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