基于协同过滤和机器学习的新闻推荐

针对传统基于内容的推荐、协同过滤和机器学习推荐存在的问题,如庞大数据的弱处理能力、时效性差以及缺乏可解释性,提出了一种基于协同过滤和机器学习融合的新闻推荐算法。首先构建了用户-新闻交互评分模型、新闻时效性评分模型和新闻内容评分模型,利用协同过滤相关算法预测用户新闻推荐分数。然后通过构建用户档案和新闻档案提取用户特征和新闻特征,利用机器学习模型预测用户-新闻评分。最后,通过软投票机制将用户-新闻对的协同过滤分数和机器学习分数融合,进行全面的新闻推荐。实验结果表明,该算法能够有效提高新闻推荐的准确性。