融合知识图谱与文本上下文感知的新闻推荐模型研究：提升推荐精准度与用户体验.docx

下载文档

3
0
约4.86万字
约 38页
2025-04-11 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

融合知识图谱与文本上下文感知的新闻推荐模型研究：提升推荐精准度与用户体验.docx

1、本文档共38页，其中可免费阅读13页，需付费200金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

融合知识图谱与文本上下文感知的新闻推荐模型研究：提升推荐精准度与用户体验

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1新闻推荐的重要性与现状

在信息爆炸的时代，互联网上的新闻信息呈指数级增长。据统计，全球每天新增的新闻文章数量数以亿计，用户面临着严重的信息过载问题。在如此海量的信息中，用户很难快速找到自己真正感兴趣的新闻内容。新闻推荐系统应运而生，它旨在根据用户的兴趣、行为等信息，为用户精准推送符合其需求的新闻，从而提高用户获取信息的效率，提升用户体验。

如今，新闻推荐已广泛应用于各类新闻客户端和网站，成为新闻传播领域的关键技术。以今日头条为例，其通过个性化推荐算法，为用户推送定制化的新闻