福建电脑
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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2015年
3期
52-54
,共3页
兴趣标签%用户模型%个性化推荐%协同过滤
興趣標籤%用戶模型%箇性化推薦%協同過濾
흥취표첨%용호모형%개성화추천%협동과려
随着互联网的飞速发展所带来的“信息过载”问题使准确的新闻推荐技术变得越来越重要。提出基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统，利用Hadoop大数据平台，采用基于项的协同过滤算法，通过收集用户的浏览记录和兴趣标签，挖掘用户的主题兴趣，建立用户的兴趣模型，提高个性化推荐系统的准确性和可扩展性，具有良好的推荐效果。
隨著互聯網的飛速髮展所帶來的“信息過載”問題使準確的新聞推薦技術變得越來越重要。提齣基于興趣標籤的箇性化新聞推薦繫統，利用Hadoop大數據平檯，採用基于項的協同過濾算法，通過收集用戶的瀏覽記錄和興趣標籤，挖掘用戶的主題興趣，建立用戶的興趣模型，提高箇性化推薦繫統的準確性和可擴展性，具有良好的推薦效果。
수착호련망적비속발전소대래적“신식과재”문제사준학적신문추천기술변득월래월중요。제출기우흥취표첨적개성화신문추천계통，이용Hadoop대수거평태，채용기우항적협동과려산법，통과수집용호적류람기록화흥취표첨，알굴용호적주제흥취，건립용호적흥취모형，제고개성화추천계통적준학성화가확전성，구유량호적추천효과。
