| 语义分析与TF-IDF方法相结合的新闻推荐技术 |
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| 引用本文： | 周由,戴牡红.语义分析与TF-IDF方法相结合的新闻推荐技术[J].计算机科学,2013,40(Z11):267-269,300. |
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| 作者姓名： | 周由 戴牡红 |
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| 作者单位： | 湖南大学软件学院 长沙410082;湖南大学软件学院 长沙410082 |
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| 基金项目： | 本文受湖南省自然科学基金项目(2011FJ3034)资助 |
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| 摘 要： | 在新闻项目的推荐系统中,通常使用TF-IDF权重技术结合余弦相似性度量方法,然而这种技术没有考虑到文字本身的实际语义,因此,提出了基于内容和语义分析相结合的一种新方法。此方法将同义词集合的逆文档频率及语义相似性相结合,采用WordNet同义词集合做相似性计算。构建用户配置文件进行实验测试,验证了该方法的有效性。实验结果表明,提出的语义方法性能优于TF-IDF方法。
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| 关 键 词： | 新闻推荐系统 语义分析 语义相似度 WordNet同义词集合 |
News Recommendation Technology Combining Semantic Analysis with TF-IDF Method |
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| ZHOU You and DAI Mu-hong.News Recommendation Technology Combining Semantic Analysis with TF-IDF Method[J].Computer Science,2013,40(Z11):267-269,300. |
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| Authors: | ZHOU You and DAI Mu-hong |
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| Affiliation: | College of Software,Hunan University,Changsha 410082,China;College of Software,Hunan University,Changsha 410082,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | News recommendation system Semantic analysis Semantic similarity WordNet synset |
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