【摘 要】
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将个性化推荐技术运用于新闻阅读应用,以其快速、精准的特点帮助用户快捷获取兴趣新闻,是值得挖掘的研究方向。设计并实现了一种新闻推荐系统,该系统基于用户协同过滤推荐技
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471073);湖北省高等学校省级教学研究项目(ccnu201439,ccnu201315)
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将个性化推荐技术运用于新闻阅读应用,以其快速、精准的特点帮助用户快捷获取兴趣新闻,是值得挖掘的研究方向。设计并实现了一种新闻推荐系统,该系统基于用户协同过滤推荐技术,通过收集用户数据,计算阅读耗时因子对用户偏好值进行修正,纳入新闻热度影响并通过热度惩罚用户相似度值;然后基于相似邻居集对用户未阅读的新闻进行Top-N排序得到推荐列表,从而向用户推送其感兴趣的新闻。经测试,原型系统能够实时更新用户兴趣模型,达到推新、推准的效果,各项功能均已达到设计预期目标。
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