【摘 要】
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互联网的爆发式发展带动了信息的增长,人类社会已由信息匮乏阶段转变为信息过载阶段,这也间接导致了互联网用户每天接收的数据信息质量参差不齐,同时用户也不再满足于只查看
【机 构】
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郑州大学信息工程学院; 郑州大学软件技术学院;
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(16A520027)资助
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互联网的爆发式发展带动了信息的增长,人类社会已由信息匮乏阶段转变为信息过载阶段,这也间接导致了互联网用户每天接收的数据信息质量参差不齐,同时用户也不再满足于只查看大众类的信息,而是更希望能够收到符合自己阅读兴趣的信息.个性化推荐帮助用户从海量数据中筛选出符合用户阅读兴趣的文章,帮助用户节省大量的时间和精力.但是传统的个性化推荐并不能高效合理地为用户生成推荐列表,因此本文提出基于时间因子的个性化新闻推荐算法,研究用户在不同时段的兴趣分布,提高了推荐精度.实验结果表明,考虑时间因子的混合推荐算法相比传统算法提高了推荐结果的精度.
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