基于新闻时效性的协同过滤推荐算法
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Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on News Timeliness
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    摘要:

    提出一种基于新闻时效性的协同过滤推荐算法.首先对新闻的时效性进行了特征分析,建立了新闻时效性模型,然后结合新闻时效性改进了基于用户的协同过滤算法.最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以有效提高推荐算法的性能,改善新闻推荐准确度和召回率.

    Abstract:

    A collaborative filtering recommendation algorithm based on news timeliness is proposed. Firstly, by analyzing the characteristics of the news timeliness, the timeliness model of news is established. Then, the user-based collaborative filtering algorithm is improved combining the news timeliness model. Finally, the experimental results show that this method can highly enhance the performance of user-based collaborative filtering algorithm, and ameliorate the accuracy and recall rate of news recommendation.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

冯文杰,熊翱.基于新闻时效性的协同过滤推荐算法.计算机系统应用,2018,27(5):193-197

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  • 收稿日期:2017-09-10
  • 最后修改日期:2017-09-30
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  • 在线发布日期: 2018-03-12
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