移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)性化新聞推薦方法研究.pdf

1、在如今的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人們常常淹沒(méi)在洶涌的信息洪流之中。在網(wǎng)絡(luò)新聞信息發(fā)展如此快速的今天，人們工作生活節(jié)奏越來(lái)越快。為了能夠更好利用碎片化的時(shí)間來(lái)完成新聞信息資訊的獲取，人們閱讀新聞的媒介需要更加精準(zhǔn)、快速、個(gè)性差異化的新聞資訊信息聚焦能力。因此，個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)日趨發(fā)展成熟。所有個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)的初衷就是為不同的新聞?dòng)脩?hù)提供符合各自興趣偏好的新聞。本文主要研究了新聞推薦系統(tǒng)中的新聞主題分類(lèi)、冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏、用戶(hù)興趣模型等問(wèn)題，

2、提出了一種基于新聞文本自動(dòng)分類(lèi)和混合推薦的個(gè)性化新聞推薦方法，主要內(nèi)容包含以下三點(diǎn)：
　　1、對(duì)新聞文本內(nèi)容主題分類(lèi)進(jìn)行分析，采用新聞文本分類(lèi)和新聞詞頻內(nèi)容映射分類(lèi)的方法建立新聞文本的特征類(lèi)別序列來(lái)對(duì)新聞文本進(jìn)行特征表示。
　　2、提出了一種混合基于內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化新聞推薦方法。該方法對(duì)傳統(tǒng)基于內(nèi)容的新聞推薦方法進(jìn)行改進(jìn)，將基于內(nèi)容方法建立的用戶(hù)興趣模型和基于協(xié)同過(guò)濾方法建立的用戶(hù)興趣模型進(jìn)行混合處理，加入了時(shí)間上下文