基于标签的新闻推荐方法
2015-01-28 09:56
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关键词:线性增加的标签权值计算,
假设用户的行为如点赞,分享 会影响用户的兴趣喜好
1、线性增加的标签权值计算
标签权值
点赞: y=y+αΔx↑ Δx=1-点赞过的文章篇数/文章数
不点赞: y=y+αΔx↓ Δx=点赞过的文章篇数/文章数
用户看完一篇文章,判断行为是点赞是还是不点赞,从而对这篇文章的标签权值改变。
获得用户看过文章的标签权值列表
判断标签权值〉0,若大于取5个,若无只取大于0
取文章比例 :标签权值取对数再按比例取文章
取文章,判断一篇文章是否已读,在计算文章权值=标签1权值+标签2权值+。。。取权值大的前n篇,取新闻时还有时间判断
假设用户的行为如点赞,分享 会影响用户的兴趣喜好
1、线性增加的标签权值计算
标签权值
点赞: y=y+αΔx↑ Δx=1-点赞过的文章篇数/文章数
不点赞: y=y+αΔx↓ Δx=点赞过的文章篇数/文章数
用户看完一篇文章,判断行为是点赞是还是不点赞,从而对这篇文章的标签权值改变。
获得用户看过文章的标签权值列表
判断标签权值〉0,若大于取5个,若无只取大于0
取文章比例 :标签权值取对数再按比例取文章
取文章,判断一篇文章是否已读,在计算文章权值=标签1权值+标签2权值+。。。取权值大的前n篇,取新闻时还有时间判断
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