基于内容的个性化新闻推荐  

Personalized News Recommendation Based on Content

作　　者：蒲国林[1] 王刚[2] 向伟[1] 杨勇智[1] 

机构地区：[1]四川文理学院计算机学院,达州635000 [2]安康学院科技处,安康725000

出　　处：《四川文理学院学报》2013年第5期57-60,共4页Sichuan University of Arts and Science Journal

基　　金：国家自然科学基金项目"基于情感语义的全局均衡智能推荐理论与应用研究"(61152003);四川省教育厅青年基金项目"基于Qos的服务模型与方法研究"(10ZB085)

摘　　要：不同的用户有不同的兴趣指向,个性化推荐的核心在于如何提高推荐命中率.以新闻文档内容特征为基础,用ICTCLAS完成分词和频数统计,建立基于内容的新闻文档模型和动态的用户兴趣模型,实现新闻文档的比较、分类和个性化推荐,并用SSHA框架技术对系统进行设计.Different users have different interest orientation and the core of the. personalized recommendation is how to improve the hit rate of recommendation. Use ICTCLAS to separate words and do frequency statistics based on the characteristics of the news document content. Establish News Document Model based on the content and dynamic User Interest Model. Realize the news document comparison, classification, and personalized recommendation. Design a personalized news recommendation system with SSHA framework technology.

关 键 词：个性化推荐 用户兴趣模型 SSHA 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]