推薦系統(tǒng)在新聞?lì)I(lǐng)域的研究綜述

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們獲取信息的方式發(fā)生了巨大變化，但也伴隨著信息量過載的問題。推薦系統(tǒng)幫助用戶在海量信息中獲取自身所需的數(shù)據(jù)，而新聞?lì)I(lǐng)域的獨(dú)特性成為推薦系統(tǒng)發(fā)展的一個(gè)重要方向。本文重點(diǎn)介紹了傳統(tǒng)的推薦算法包括基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同推薦和混合推薦的主要內(nèi)容和在新聞?lì)I(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀，然后對(duì)比不同推薦算法在新聞?lì)I(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn)，并簡(jiǎn)要介紹基于人工智能的推薦系統(tǒng)。（剩余3906字）