【摘 要】
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随着互联网特别是移动互联网技术的飞速发展，用户可以浏览海量的新闻信息，但伴随丰富的新闻同时而来的还有信息过载问题。个性化新闻推荐系统应运而生，在合适的时间为用户推荐合适的新闻文章，帮助每个用户快速找到自己感兴趣的新闻。本文首先介绍了个性化新闻推荐技术的研究现状，然后分析了常用的四种方法，最后总结了常用数据集、评价指标和存在的难点问题。
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随着互联网特别是移动互联网技术的飞速发展，用户可以浏览海量的新闻信息，但伴随丰富的新闻同时而来的还有信息过载问题。个性化新闻推荐系统应运而生，在合适的时间为用户推荐合适的新闻文章，帮助每个用户快速找到自己感兴趣的新闻。本文首先介绍了个性化新闻推荐技术的研究现状，然后分析了常用的四种方法，最后总结了常用数据集、评价指标和存在的难点问题。
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