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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 項潔 | |
dc.contributor.author | Yu-Lin Hsieh | en |
dc.contributor.author | 謝于琳 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-17T01:41:01Z | - |
dc.date.available | 2019-08-02 | |
dc.date.copyright | 2017-08-02 | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.date.submitted | 2017-07-27 | |
dc.identifier.citation | [1] Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems. Computer,42(8), 30-37. doi:10.1109/mc.2009.263
[2] Li, L., Chu, W., Langford, J., & Schapire, R. E. (2010). A contextual-bandit approach to personalized news article recommendation. Proceedings of the 19th international conference on World wide web - WWW 10. doi:10.1145/1772690.1772758 [3] Man, T., Shen, H., Huang, J., & Cheng, X. (2015). Context-Adaptive Matrix Factorization for Multi-Context Recommendation. Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM 15. doi:10.1145/2806416.2806503 [4] Vekariya, V., & Kulkarni, G. R. (2012). Hybrid recommender systems: Survey and experiments. 2012 Second International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications (DICTAP). doi:10.1109/dictap.2012.6215409 [5] Zhai, C., & Lafferty, J. (2001). A study of smoothing methods for language models applied to Ad Hoc information retrieval. Proceedings of the 24th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval - SIGIR 01. doi:10.1145/383952.384019 [6] 王冠楠、陳端兵、傅彦。(2013)。新聞推薦的多為興趣模型與傳播分析。計算機科學,40(11),126-130。 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/67628 | - |
dc.description.abstract | 近年來網路媒體越來越多,傳統報章雜誌媒體也逐漸網路化,新聞讀者也因為網路的便利大都轉為使用網路閱讀新聞,新聞的產量也爆炸式的增長,讀者透過自身人力的搜尋,很難找到符合個人需求的內容,因此幫助讀者有效的篩選、自動的提供符合使用者興趣的新聞是一個非常重要的課題。
在新聞推薦系統上,因為新聞的變化性高又要許多的隱性需求,因此在推薦上遭遇許許多多的困難,包括使用者需求多元、使用者需求不明確、新聞的時效性短暫…等問題。 本研究在推薦系統中,提出篩選候選文章的方法,有效減少新聞的數量,且透過自動的方法計算出新聞的時效性,讓不同的媒體有獨有的時效性遞減參數,解決時效性短暫之問題,且系統中納入讀者的社群關係,滿足讀者閱讀新聞多元的需求,和透過使用者在系統中活動的紀錄,推薦出讀者感興趣和有價值的文章給讀者。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The past decade has witnessed a tremendous serge of network news media.
Instead of relying on traditional media as the main source of news, more and more people have turned to online news. This explosive growth made it difficult for users to choose the articles that might be of interest to an individual reader, and how to recommend news that might be relevant to a reader becomes an interesting issue. Because of the implicit demand of individual readers and the variety of news, designing an effective news recommendation system has to overcome several problems, which include the multiple needs of a user, vagueness in one’s expectation, the potentially short time span of news, the vast amount of news articles that need to be considered, etc. In this thesis, we propose a method to recommend news to a user. Our algorithm takes into consideration the timeliness of a news article, the behavior of members of a user’s social network, the multiple needs and the past activities of the reader. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T01:41:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-106-R04922128-1.pdf: 599154 bytes, checksum: 2239e5c0eeedf26e3b88ef06144e0834 (MD5) Previous issue date: 2017 | en |
dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 論文架構 3 第二章 相關研究 4 2.1資料蒐集的方法 4 2.2內容導向式(Content Based) 5 2.3協同過濾式(Collaborative Filtering) 7 第三章 研究方法 9 3.1資料蒐集 10 3.1.1新聞新料搜集及儲存方式 10 3.1.2使用者資料搜集 11 3.2候選文章的選取 11 3.3推薦計算模組 14 3.3.1推薦計算模組–使用者自身(Persnoal) 14 3.3.2推薦計算模組–朋友、群眾(Friend、Public) 17 3.4融合推薦模組 20 第四章 系統效能 22 4.1測試方法 22 4.2 實驗設計 23 4.3效能比較 25 第五章 結論與未來發展 28 5.1結論 28 5.2未來發展 29 參考文獻 30 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 透過社群關係與個人行為進行新聞推薦 | zh_TW |
dc.title | On Recommending News through Social Network and User Behavior | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 105-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 謝育平,蔡宗翰 | |
dc.subject.keyword | 推薦系統,新聞推薦,個人化推薦,社群關係, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Recommender System,Recommending news,Social Networks,Personal Recommendation, | en |
dc.relation.page | 31 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201702136 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2017-07-28 | |
dc.contributor.author-college | 電機資訊學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 資訊工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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