一种基于时间戳的新闻推荐模型

互联网的高速发展,使用户很难在"信息海洋"中找到感兴趣的新闻,如何为用户准确推荐满足其需求的个性化新闻已成为当前研究的热点和难点。为了改善新闻推荐系统的准确性,将时间戳信息引入到新闻推荐模型中。首先,利用分词工具对新闻标题和新闻内容进行分词,并引进时间加权函数来计算用户对单个分词的偏好;预测用户偏好时不仅根据用户自身的偏好进行预测,还使用改进协同过滤方法来预测用户偏好;最后,通过融合得到的偏好值对新闻进行推荐。实验结果表明,该模型不仅能提高新闻推荐系统的准确性,还缩短了模型构建的响应时间。

“优农严选”——关于乐亭县农产品销售问题的研究

近年我国电商发展迅速。但农产品的网络销售能力很弱,尤其是农产品保质期和销售半径、农产品物流配送体系不健全等问题,这些都制约着农产品网络销售规模的扩大。在互联网经济讯速发展的形势下,拟研究开发“优农严选”平台来应对乐亭县的农产品网络销售能力低、规模小、发展速度慢,安全销售问题。