基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐
大小：0.66 MB 人气： 2017-12-23 需要积分：1
标签：协同过滤(9756)
针对基于内容的新闻推荐方法中用户兴趣多样性的缺乏问题和混合推荐方法存在的冷启动问题，提出一种基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐。首先利用基于内容的方法发现用户既有兴趣；再用内容与行为的混合相似度模式，寻找目标用户的相似用户群，预测用户对特征词的兴趣度，发现用户潜在兴趣；然后将用户既有兴趣与潜在兴趣融合，得到兼具个性化和多样性的用户兴趣模型；最后将候选新闻与融合模型进行相似度计算，形成推荐列表。实验结果显示，与基于内容的推荐方法相比，所提方法的F-measure和整体多样性Diversity均有明显提高；与混合推荐方法相比，性能相当，但候选新闻无需耗时积累足够的用户点击量，不存在冷启动问题。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐下载
相关电子资料下载
- 神经协同过滤NCF原理及实战 4897
- 基于协同过滤算法的推荐 292
- 系统机器学习算法总结知识分享 4608
- 基于RFID技术和协同过滤技术的传统超市购物应用 533
- 人工智能四大概念（分类方法、类别、机器学习和协同过滤） 39957