技術(shù)編號：6549059
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明提供一種基于FOLFM模型的新聞推薦系統(tǒng)及方法，在基于內(nèi)容推薦方法的基礎(chǔ)上，利用隱類模型和內(nèi)容特征對新聞內(nèi)容模型進行抽象表達，為每個用戶構(gòu)建其個性化的隱類偏好模型。通過對用戶的實時行為記錄進行實時訓(xùn)練得到用戶對于某個隱類新聞的偏好，計算決定新聞是否推薦給用戶，并經(jīng)過一系列的處理過程得到最終的新聞推薦列表，本發(fā)明深入挖掘用戶興趣，提高推薦準確率及用戶滿意度，避免新聞的冷啟動問題，在盡可能提高推薦效果的情況下保證性能。經(jīng)實驗表明，本發(fā)明既保證了高精度和高...
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