基于时间段的动态用户兴趣度矩阵的新闻推荐研究  

Research of News Recommendation Based on Dynamic User's Interest Matrix

作　　者：高兴[1] 杨秀梅[2,3] 孙咏[3] 李岩[3] 

机构地区：[1]中国医科大学附属盛京医院,沈阳110004 [2]中国科学院大学,北京100049 [3]中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168

出　　处：《小型微型计算机系统》2016年第5期948-951,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA02A616)资助

摘　　要：针对新闻推荐系统对于推荐时效性的要求,提出基于时间段的动态用户兴趣度矩阵的推荐方法.充分考虑用户兴趣在一天中变化这一因素,根据用户不同时间段的点击记录建立用户兴趣度矩阵,实现新闻主题与用户兴趣度矩阵匹配并达到迅速推荐的目的.实验结果表明,本文提出的方法能够明显提高新闻推荐的速度和用户满意度.In order to achieve the timeliness of news recommendation system,this paper proposes the way of establishing a matrix of the user＇s dynamic interest degree based on time. Considering that the user＇s interest may change from time to time during the day, a matrix of the user＇s interest degree should be built up according to the clicking record of different time periods, which can help establish and recommend the corresponding news topic rapidly. The experimental results show that the way proposed in this paper can effectively improve the speed of the news recommendation system and the user＇s satisfaction.

关 键 词：新闻推荐 用户兴趣度矩阵 动态更新 用户满意度 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]