论文研究 基于用户关注度的个性化新闻推荐系统.pdf

为满足用户需求，以用户为中心，解决用户关注度不断变化、数据稀疏性、优化时间和空间效率等问题，提出基于用户关注度的个性化新闻推荐系统。推荐系统引入个人兴趣和场景兴趣来描述用户关注度，使用雅克比度量用户相似性，对相似度加权求和预测用户关注度，从而提供给用户经过排序的新闻推荐列表。实验结果表明，推荐系统有效地提高了推荐精准度和覆盖度，改善了系统可扩展性和自动更新能力，具有良好的推荐效果。