基于VSM和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法

袁仁进, 陈刚, 李锋, 魏双建

信息工程大学 地理空间信息学院, 郑州 450052

收稿日期:2018-04-16出版日期:2019-02-28发布日期:2019-03-08
通讯作者:陈刚(1971-),男,教授,博士生导师,E-mail:chengang_vge@sina.com.E-mail:chengang_vge@sina.com
作者简介:袁仁进(1994-),男,硕士生.
基金资助:国家自然科学基金项目（41301428）

A News Recommendation Method Based on VSM and Bisecting K-means Clustering

YUAN Ren-jin, CHEN Gang, LI Feng, WEI Shuang-jian

Institute of Geospatial Information, Information Engineering University, Zhengzhou 450052, China

Received:2018-04-16Online:2019-02-28Published:2019-03-08


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摘要/Abstract

摘要： 针对海量新闻数据给用户带来的困扰，为提升用户阅读新闻的个性化体验，提出了融合向量空间模型和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法.首先进行新闻文本向量化，使用向量空间模型和TF-IDF算法构建出新闻特征向量；采用Bisecting K-means聚类算法对新闻特征向量集进行聚类；然后将已聚类的新闻集分为训练集和测试集，根据训练集构建"用户-新闻类别-新闻"三层层次结构的用户兴趣模型；最后采用余弦相似度方法得出新闻推荐结果，并与测试集进行对比分析.实验以基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法、结合向量空间模型和K-means聚类的推荐方法为基准，实验结果表明，该方法具有可行性，在准确率、召回率和F值上都有所提高.
中图分类号:
TP391.3

引用本文

袁仁进, 陈刚, 李锋, 魏双建. 基于VSM和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(1): 114-119.
YUAN Ren-jin, CHEN Gang, LI Feng, WEI Shuang-jian. A News Recommendation Method Based on VSM and Bisecting K-means Clustering[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(1): 114-119.





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