| 新闻聚合系统中的数据挖掘技术初探 |
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| 引用本文： | 朱然,李德华. 新闻聚合系统中的数据挖掘技术初探[J]. 数字社区&智能家居, 2013, 0(1): 148-151,157 |
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| 作者姓名： | 朱然 李德华 |
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| 作者单位： | 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 |
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| 摘 要： | 互联网的迅速发展以及信息的海量增长给数据挖掘技术提供了一个广阔的舞台,数据挖掘技术在信息检索和个性化推荐中占据越来越重要的地位。该文描述了一个新闻聚合系统的组成结构和基本算法,包括一些文本模型和推荐算法等,可以有效地从海量信息中筛选出人们感兴趣的信息。在此基础上,该文提出了一种基于特征模型的推荐算法。特征模型将用户的兴趣偏好特征与新闻的属性特征统一起来,方便表示和计算,为进一步地挖掘用户真实兴趣偏好、更加准确地进行新闻推荐提供了良好的基础。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 文本模型 主题模型 特征模型 协同过滤 |
Data Mining Technology in News Aggregation System:a Survey |
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| ZHU Ran,LI De-hua. Data Mining Technology in News Aggregation System:a Survey[J]. Digital Community & Smart Home, 2013, 0(1): 148-151,157 |
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| Authors: | ZHU Ran LI De-hua |
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| Affiliation: | (Institution of Pattern Recognition & Artificial Intelligence,Huazhong University of Scientist & Technology,Wuhan 430073,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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