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基于用戶角度的新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦研究

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摘要：信息化時(shí)代，人們面臨的信息過(guò)載問(wèn)題日益嚴(yán)重，如何從海量信息中快速、準(zhǔn)確地獲取自己感興趣的內(nèi)容成為亟待解決的問(wèn)題。新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在根據(jù)用戶的需求和興趣推薦新聞內(nèi)容，提升用戶的閱讀體驗(yàn)和滿意度。然而，目前大多數(shù)新聞推薦系統(tǒng)仍然采用基于內(nèi)容相似度或協(xié)同過(guò)濾等傳統(tǒng)方法，往往無(wú)法精確把握用戶的個(gè)性化需求。（剩余5639字）

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