ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ И ДЕМОГРАФИЯ
ТЕХНОЛОГИИ ПОТОКОВОЙ ОБРАБОТКИ НОВОСТЕЙ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧИ НОВОСТНОГО КОНТЕНТА
Опубликован 26.03.2019
Ключевые слова
- ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА,
- ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ ПОИСКОВАЯ ВЫДАЧА,
- КЛАСТЕРИЗАЦИЯ,
- ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА,
- ПРОФИЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ
Как цитировать
1.
Игнатова Т, Ивичев В. ТЕХНОЛОГИИ ПОТОКОВОЙ ОБРАБОТКИ НОВОСТЕЙ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧИ НОВОСТНОГО КОНТЕНТА. ECO [Интернет]. 26 март 2019 г. [цитируется по 6 октябрь 2024 г.];43(3):183-9. доступно на: https://ecotrends.ru/index.php/eco/article/view/2146
Аннотация
В статье описывается реализованный подход к персонализированной выдаче новостей, который учитывает содержание и другие характеристики новостного сообщения, заметность и актуальность информационных новостных поводов, личные предпочтения пользователей, а также представляет результат персонализированной выдачи в структурированном, динамическом и удобном для пользователя виде.Библиографические ссылки
1.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации. УДК 004.031.42.
2.
Das A.S., Datar M., Garg A., and Rajaram S. Google news personalization: scalable online collaborative filtering//In WWW. -2007. -Р. 271-280.
3.
Lei Li, Dingding Wang, Tao Li, Knox D., Balaji Padmanabhan. SCENE: a scalable two-stage personalized news recommendation system. -SIGIR. -2011. -Р. 125-134.
4.
Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации.