摘要:
为了提高新闻推荐的效率和准确度,减少相似内容的反复推荐,通过研究用户行为和分析用户新闻浏览行为日志,采用以马尔科夫算法为主要算法的新闻推荐算法,辅以协同过滤算法和基于内容的推荐算法,建立了马尔科夫模型,并应用在智能新闻推荐上。通过对比传统的推荐算法,测试结果表明,该模型在准确度和执行效率上有明显的提升,其功能更加智能。
李增, 刘羽, 李诚诚. 基于用户行为的新闻推荐算法的研究[J]. 计算机工程与科学.
LI Zeng, LIU Yu, LI Cheng-cheng. A news recommendation algorithm based on user behavior[J]. Computer Engineering & Science.