改进型协同过滤在新闻推荐系统的应用

"该资源是一篇关于改进型协同过滤算法在新闻推荐系统中的应用的学士学位毕业论文，旨在解决传统协同过滤算法的稀疏性和冷启动问题。论文详细介绍了协同过滤的基础知识，提出了一种结合内容信息的改进算法，并通过实验验证了其在提高推荐准确性和覆盖率方面的优势。" 在新闻推荐系统中，协同过滤算法是一种常用的技术，它基于用户的历史行为和兴趣，找出与其他用户有相似行为模式的个体，以此来进行个性化推荐。然而，传统协同过滤算法存在两个主要问题：稀疏性和冷启动问题。稀疏性指的是用户行为数据通常具有大量的空白，导致计算用户相似性时面临困难；冷启动问题是指新用户或新物品缺乏足够的历史数据来生成有效的推荐。 针对这些问题，该论文提出了一种改进的协同过滤算法。首先，通过数据预处理构建用户-新闻矩阵，这有助于处理数据稀疏性。接着，算法计算用户间的相似度，找到兴趣相近的用户群体。此外，论文引入了基于内容的方法，将新闻内容信息纳入推荐过程，这样即使在用户行为数据有限的情况下，也能根据新闻内容进行推荐。具体来说，通过用户-新闻矩阵与新闻-特征矩阵的运算，得到用户对不同新闻特征的偏好，进而结合用户相似性和新闻特征相似性生成推荐。 在系统设计与实现部分，论文详细阐述了系统的架构设计，包括数据预处理、用户特征提取、新闻推荐算法设计和推荐结果展示模块。这些模块共同构成了一个完整的新闻推荐流程，确保了算法的高效运行和推荐的准确性。 实验部分，作者设计了一系列实验来评估改进算法的性能。实验结果分析显示，改进后的协同过滤算法在推荐准确性和覆盖率上优于传统算法，证明了其在解决传统算法缺陷上的有效性。同时，论文还对系统的实用性和可扩展性进行了讨论，表明该系统能为用户提供更精准的个性化新闻推荐。 这篇论文为读者提供了深入理解协同过滤推荐算法的框架，不仅介绍了基础理论，还展示了算法的优化和实际应用，对从事推荐系统研究和开发的人员具有很高的参考价值。通过学习和实践，读者可以借鉴此论文的方法来提升自己的推荐系统性能，解决实际应用中的挑战。