Resumen

El desarrollo de Internet ha cambiado completamente la forma de recomendar y difundir contenido de noticias. Los métodos tradicionales de evaluación de la efectividad de la difusión de noticias en los medios de comunicación ya no son completamente adecuados para las necesidades cambiantes de la difusión de noticias en los nuevos medios. Por lo tanto, es necesario innovar métodos para evaluar los efectos de la difusión de noticias en los nuevos medios. Este artículo combina principalmente algoritmos de recomendación personalizada para evaluar la efectividad de la difusión de noticias. Actualmente, los algoritmos de recomendación personalizada populares incluyen algoritmos de recomendación basados en contenido, algoritmos de filtrado colaborativo, algoritmos de recomendación basados en conocimiento y algoritmos de recomendación asociados. Estos algoritmos de recomendación son efectivos. Esto promueve la difusión de noticias, recomendando también contenido de noticias más relevante para las preferencias de los usuarios en su mayoría. Además, la calidad del contenido de noticias se evalúa aún más a través del sistema de calificación de noticias, mejorando así efectivamente

• Materias:Método de monitoreo Acoplamientos multimodales Ecuaciones simultáneas Anomalías de datos Procesamiento de robots
• Subjects:Monitoring method Multimodal couplings Simultaneous equations Data anomalies Robot processing
• Palabras claves:Internet; Difusión de noticias; Métodos de evaluación; Algoritmos de recomendación personalizados; Algoritmos de recomendación basados en contenido; Algoritmos de recomendación por filtrado colaborativo
• Keywords:Internet; News dissemination; Evaluation methods; Personalized recommendation algorithms; Content-based recommendation algorithms; Collaborative filtering recommendation algorithms