基于用户的协同过滤(UserCF)新闻推荐算法研究

摘要

新闻更新快、易受流行和热门item的影响,用户兴趣也在不断的变化,因此就新闻推荐来说更应该关注其推荐的时效性.目前存在的用户相似度计算公式没有考虑时间因素,文中改进了原有用户相似度计算方法,增加了时间衰减因子,共同喜欢新闻i的用户u和v,产生行为的时间越远,这两个用户在新闻i上的相似度就会越小.文中提出的算法应用于http://www. show-ease. com网站的新闻推荐.通过收集7月4日到7月21日对推荐新闻的点击量和未推荐新闻的点击量,得出推荐新闻的点击量比未推荐新闻的点击量提高了31%到52%.文中提出的用户相似度计算方法在实践中取得了较好的效果.