【摘 要】
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随着信息时代的高速蓬勃发展,每天网上的信息也呈爆炸式增长。人们已经从当时拨号上网的资源稀缺年代进入了如今海量信息的5G时代,用户反而无法快速高效找到自己感兴趣的并且获得良好阅读体验的资讯。如何在海量信息当中找到对用户有价值的信息成为了热门问题,许多专家与企业家都认为其由巨大的发展前景与商业价值,现在市面上大多数的新闻产品中,一般都是通过基于协同过滤或基于内容进行个性化新闻推荐,但是都还存在着部分瑕
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随着信息时代的高速蓬勃发展,每天网上的信息也呈爆炸式增长。人们已经从当时拨号上网的资源稀缺年代进入了如今海量信息的5G时代,用户反而无法快速高效找到自己感兴趣的并且获得良好阅读体验的资讯。如何在海量信息当中找到对用户有价值的信息成为了热门问题,许多专家与企业家都认为其由巨大的发展前景与商业价值,现在市面上大多数的新闻产品中,一般都是通过基于协同过滤或基于内容进行个性化新闻推荐,但是都还存在着部分瑕疵:个性化方面的不足,时效性问题等。针对这些问题,如何对其中的不足进行改进,得到一种具有普遍效应,能充分了解用户偏好的个性化新闻推荐方法是研究的核心。本文的主要工作如下:（1）改进用户评分方法,针对不同上网用户的行为习惯不同,加强用户活动行为与用户偏好之间的相关性,提出一种独特的新闻评分方法,将隐式行为数据例如点赞,评论等不同的活动通过对项目直观评分转化为显式行为数据。（2）提出一种新的相似度计算方法,结合用户的隐式动作包括点赞、评论、转发等来计算相似度,以解决几种传统相似度度量方法中可能会出现计算失灵或者计算不准确的问题。（3）在相似度计算方法中新添加时间影响因子。其原因是新闻具有很强的时效性,并且热门的新闻与冷门的新闻两者热度不一样,对于某一冷门新闻,如果两个用户都对其感兴趣,更加能说明这两个用户具有相同兴趣的概率较高。
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