【摘 要】
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随着互联网高速发展,越来越多的网友依赖于手机、PC获取外界讯息。其中较为广泛关注的当属新闻阅读,用户对新闻推荐的要求也越来越高,除了各大网站推出的头条外,不同用户渴望
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随着互联网高速发展,越来越多的网友依赖于手机、PC获取外界讯息。其中较为广泛关注的当属新闻阅读,用户对新闻推荐的要求也越来越高,除了各大网站推出的头条外,不同用户渴望读到的新闻千差万别,那么如何更好的满足用户对新闻的个性需求就成为新闻推荐的一个难题,本文使用1000名用户的新闻阅读记录,挖掘用户的阅读习惯,发现用户阅读下一条新闻只与上一条有关,而与之前的行为无关,故本文使用马尔可夫算法对这一问题进行研究。
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