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基于微博用户模型的个性化新闻推荐
引用本文:古万荣,董守斌,曾之肇,何锦潮,刘崇. 基于微博用户模型的个性化新闻推荐[J]. 中文信息学报, 2016, 30(1): 93-101
作者姓名:古万荣  董守斌  曾之肇  何锦潮  刘崇
作者单位:华南理工大学 计算机学院,广东 广州 510641)
基金项目:广东省重大科技专项(2014B010112006);广东省自然科学基金(2015A030308017)
摘    要:新闻推荐是互联网推荐系统的研究热点之一,传统的新闻推荐方法是在新闻网站内,通过记录用户浏览的新闻来实现推荐应用。然而,许多新闻网站并不强制要求用户必须注册才能浏览新闻。微博作为目前最主流的自媒体形式,它由用户自己发起或传递,进而实现草根媒体的职能。对新闻进行高效组织并使用微博进行新闻推荐,这是之前研究欠缺的。该文通过提出基于微博分析的新闻推荐,提出了基于新闻和微博本身特点的解决方法,从而实现微博和新闻的关联。实验表明,该文设计的各模块具备较高的效率和实用效果。

关 键 词:新闻推荐  文本分类  微博分析
  

A Personalized News Recommendation Based on Micro-blog User Profile Modeling
GU Wanrong,DONG Shoubin,ZENG Zhizhao,HE Jinchao,LIU Chong. A Personalized News Recommendation Based on Micro-blog User Profile Modeling[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2016, 30(1): 93-101
Authors:GU Wanrong  DONG Shoubin  ZENG Zhizhao  HE Jinchao  LIU Chong
Affiliation:School of Computer, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510641,China
Abstract:News recommendation is one of the most popular research issues, which is often realized on the log of users’ behaviors. However, many news sites couldn’t force users to register before browsing news articles. As a mainstream self-media form, the Micro-blog is rich in individual tweets or retweets. In this paper, we propose a novel personalized news recommendation based on micro-blog user profile, which classifying news items and analyzing micro-blog for user profile construction. The experimental results show that our system has better efficiency and practical effect compared with the state-of-the-art algorithms.
Keywords:news recommendation   text classification   Micro-blog analyze  
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