基本信息
文件名称：文化传播：机器学习在个性化新闻推荐中的应用_（12）.协同过滤技术在新闻推荐中的应用.docx
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更新时间：2025-08-21
总字数：约7.64千字
文档摘要
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协同过滤技术在新闻推荐中的应用
引言
协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最常用的技术之一。它通过分析用户的历史行为数据，如点击、阅读、收藏等，来预测用户可能感兴趣的内容。在新闻推荐领域，协同过滤技术可以帮助新闻网站或应用根据用户的阅读习惯和兴趣，推荐符合其需求的新闻文章。本节将详细介绍协同过滤技术的原理和应用，包括用户-物品协同过滤和物品-物品协同过滤，并通过具体的代码示例来展示如何实现这些技术。
协同过滤的基本原理
用户-物品协同过滤
用户-物品协同过滤（User-ItemCollaborativeFil