基于協(xié)同過(guò)濾和機(jī)器學(xué)習(xí)的新聞推薦

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摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾和機(jī)器學(xué)習(xí)推薦存在的問(wèn)題，如龐大數(shù)據(jù)的弱處理能力、時(shí)效性差以及缺乏可解釋性，提出了一種基于協(xié)同過(guò)濾和機(jī)器學(xué)習(xí)融合的新聞推薦算法。首先構(gòu)建了用戶-新聞交互評(píng)分模型、新聞時(shí)效性評(píng)分模型和新聞內(nèi)容評(píng)分模型，利用協(xié)同過(guò)濾相關(guān)算法預(yù)測(cè)用戶新聞推薦分?jǐn)?shù)。然后通過(guò)構(gòu)建用戶檔案和新聞檔案提取用戶特征和新聞特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)用戶-新聞評(píng)分。（剩余6728字）