新闻推荐算法研究综述

随着互联网蓬勃发展,众多网络新闻不断产生,导致新闻信息过载,读者很难在海量新闻中找出自己感兴趣的内容,因此迫切需要有效的新闻推荐算法解决此问题。在介绍了新闻推荐算法的作用及其发展历程后,首先,对新闻推荐算法各模块组成进行介绍;其次,根据算法特性将其划分为传统的新闻推荐算法和基于深度学习的新闻推荐算法,对于基于深度学习的新闻推荐算法又将其划分为有无附加信息的新闻推荐算法,之后又将有附加信息的新闻推荐算法划分为基于时间、位置、社交以及会话的新闻推荐算法,并分别对其进行介绍;然后,归纳了新闻推荐算法的数据集以及各种评价指标。最后,对新闻推荐领域未来可能的发展以及研究方向进行了展望。