什么是新闻推荐系统？
新闻推荐系统是利用机器学习（💻）技术，根据用户兴趣、行为等数据，自动推送个性化新闻内容的算法框架。其核心目标是提升用户体验，减少信息过载。
常见类型
- 协同过滤（🤝）：通过用户历史行为挖掘相似偏好
- 基于内容的推荐（📄）：分析新闻文本特征匹配用户画像
- 混合推荐（🤝📄）：结合多种算法优化推荐效果
应用场景
- 个性化新闻首页（🏠）
- 例如：今日头条、Google News
- 实时热点追踪（🔥）
- 用户兴趣预测（🔮）
技术挑战
⚠️ 数据稀疏性：用户与新闻的交互记录有限
⚠️ 冷启动问题：新用户或新新闻缺乏历史数据
⚠️ 信息茧房：可能限制用户接触新观点
学习资源 📚
- 推荐系统基础概念
- 机器学习在推荐中的应用
3 图片：