基于协同过滤的新闻推荐算法研究

协同过滤算法分为ItemCF算法和UserCF算法,分别侧重物品和用户,常用于新闻推荐。文章介绍了这两个基础算法及实现的步骤,并列出了这两个算法的优缺点。通过新闻数据集20Newsgroups比较了ItemCF算法和UserCF算法在准确率、召回率、覆盖率及流行度这四个评价指标的值,ItemCF算法都低于UserCF算法。