個性化新聞推薦技術研究綜述
王紹卿; 李鑫鑫; 孫福振; 方春 山東理工大學計算機科學與技術學院; 山東淄博255091
關鍵詞：新聞推薦 個性化 推薦系統
摘要：新聞每時每刻都在發生,閱讀新聞已經成為很多人的習慣。新聞媒體眾多,網絡媒體憑其迅捷性和便利性成為很多人的首選。網絡新聞眾多導致新聞過載,這就迫切需要個性化的新聞推薦系統,幫助用戶快速地找到感興趣的新聞。伴隨著新聞大數據的產生和移動互聯網的蓬勃發展,個性化新聞推薦迎來了新的機遇和挑戰。首先介紹了個性化新聞推薦的挑戰性;然后提出了個性化新聞推薦系統的基本框架,該框架包含新聞建模、用戶建模、推薦引擎和用戶接口四個模塊,并以該框架為基礎,分別綜述了每個模塊的研究進展,列舉了現有的個性化新聞推薦系統中四個模塊所采用的技術;最后總結了常用數據集、實驗方法、評測指標和未來的研究方向。
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