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基于Hadoop的新闻推荐算法研究

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摘要摘要：随着线上阅读新闻方式的兴起，传统的新闻推荐算法存在着特征稀疏、缺少多样性等问题。为解决以上问题，本文提出一种基于Hadoop的融合兴趣模型推荐算法。首先，考虑特征稀疏问题，将特征词扩展得到兴趣扩展模型，其次，考虑新闻热度和阅读时长对相似度的影响，提出了改进的相似度计算方法，得到用户潜在兴趣扩展模型，最后，将两个模型进行混合得到融合兴趣模型，进行新闻推荐。实验结果表明，在hadoop中运行改进后的算法，推荐效果有所提升。

DOI wjvl7rx647/6735274

作者尹铁源张思淇

机构地区沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳 110870

出处《科学与技术》 2022年16期

关键词新闻推荐 Hadoop 基于内容的推荐

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2023年01月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）