提升新闻推荐精度：基于改进SVD的协同过滤算法研究与实现

该文档是一篇西南财经大学的学士学位毕业论文，名为《基于改进型SVD协同过滤算法的新闻推荐系统》。论文主要探讨了在大数据背景下，如何利用协同过滤技术，尤其是改进的Singular Value Decomposition (SVD) 方法来提升新闻推荐的精度和效率。论文首先回顾了协同过滤算法的基本原理和挑战，如数据稀疏性和冷启动问题，然后着重介绍了SVD协同过滤算法，强调其在处理大规模数据集时的优势。 作者针对传统SVD协同过滤的局限性，提出了改进方法，将用户兴趣和新闻内容的相似度考虑进推荐模型，以提高预测的准确性。论文中还包括了一个基于标签的推荐策略，有助于识别和推荐用户可能感兴趣但历史行为数据不足的新内容，从而解决了冷启动问题并增加了推荐的多样性。 论文的核心部分详细描述了新闻推荐系统的构建过程，包括系统需求分析、架构设计、用户模块和推荐模块的实现。作者通过精心设计的实验，展示了改进型SVD协同过滤算法在实际应用中的效果，结果显示在推荐准确性和覆盖率方面均有显著提升。 最后，论文对未来的研究方向进行了展望，提出随着数据量的增长和新技术的应用，如深度学习，可以进一步优化推荐算法，同时强调了个性化和精准推荐的重要性。这篇论文对于理解协同过滤在新闻推荐领域的最新进展和技术改进具有很高的价值，适合计算机科学、数据科学和人工智能专业的研究生、本科生以及对此领域感兴趣的学者深入研究和实践。