新闻推荐流程图
2015-11-18 11:05:36 62 举报
新闻推荐流程图是一个直观的视觉工具,用于描述新闻推荐系统中的各个步骤和组件。从用户登录开始,他们的兴趣和行为数据被收集并存储在数据库中。接下来,系统根据用户的浏览历史、搜索关键词和其他相关信息,使用推荐算法来分析用户的兴趣偏好。然后,系统从新闻数据库中筛选出与用户兴趣相关的新闻文章,并根据其重要性和相关性进行排序。最后,系统将推荐的新闻列表呈现给用户,用户可以点击查看详细内容或与其他用户分享。这个流程图提供了一个清晰的概述,帮助理解新闻推荐系统的工作原理和各个步骤之间的关系。
作者其他创作
大纲/内容
新闻
新闻标签
u3训练
9-1训练
09导出
近义词
4合并
3切词
余玄相似性
新闻标签池
11输出
新闻标签管理后台
用户A
10人工筛选
爬虫程序
新闻-标签
5输出
用户标签
标签
9导出
8输出
u4输出
候选新闻
7训练
停用词
11插入
hadoop集群
分类C
13标签匹配
S3存储
分类B
u1收集
可视化操作
用户兴趣模型
2插入队列
分类A
TF*IDF
新闻队列
u4输出
爬虫新闻库
关键词
u5推荐新闻
同义词
同义词库
u2过滤
备注:9导出:指初始化标签库走的流程。09导出、9-1训练:指新增新闻的划分类的流程。u3训练:指用户标签与新闻标签池的相似度匹配流程。
新闻切词结果
map/reduce
切词
运营
6上传
用户的新闻池
1爬取新闻
标签管理后台
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