Nachrichtenempfehlung anhand von Termfrequenz und Dokumentähnlichkeit [German]

By Ashwini Gupta and Vaibhav Jain

Die berm ige Informationsflut ist in letzter Zeit zu einem ernsthaften Problem geworden. Der umfassende Einsatz von Technologie hat das Leben erleichtert, aber auch den Zugang zur Erstellung von Informationen erm glicht. Es gibt mehrere Nachrichtenportale, auf denen t glich eine Vielzahl von Informationen hochgeladen wird. In Zeiten von E-News ist das Lesen von Online-Nachrichten f r viele Menschen zur Gewohnheit geworden. Die Menschen lesen Nachrichten eher im Internet als in Zeitungen oder anderen Medien. F r Nutzer wird es immer schwieriger, in kurzer Zeit relevante und beliebte Nachrichten zu finden. Da jeder Mensch unterschiedliche Vorlieben und Lesegewohnheiten hat, ist dies heute eine gro e Herausforderung. Eine L sung f r dieses Problem ist ein Nachrichtenempfehlungssystem. Es wurde ein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem entwickelt, das Nachrichten auf der Grundlage der hnlichkeit von Artikeln mit Suchanfragen und der hnlichkeit von Dokumenten empfiehlt. Ma nahmen wie die H ufigkeit von Begriffen und die hnlichkeit von Dokumenten werden verwendet, um die hnlichkeit von Suchanfragen im gesamten Korpus von Nachrichtenartikeln zu ermitteln. Jedes Dokument wird mit jedem im Korpus verf gbaren Dokument verglichen und ein Inhaltsabgleich durchgef hrt, um den hnlichkeitsgrad zu ermitteln.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6208912091
• ISBN13: 9786208912093
• Release Date: May 2025
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.21 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"