HYPNER: Ein hybrider Ansatz zur personalisierten Nachrichtenempfehlung

Ein personalisiertes Nachrichtenempfehlungssystem extrahiert Nachrichten aus mehreren Pressemitteilungen und präsentiert die empfohlenen Nachrichten dem Benutzer. Um ein besseres Empfehlungssystem mit hoher Genauigkeit zu entwickeln, schlägt dieses Papier einen personalisierten Nachrichtenempfehlungsrahmen namens Hybrid Personalised NEws Recommendation (HYPNER) vor. HYPNER kombiniert sowohl kollaborative Filtermethoden als auch inhaltsbasierte Filtermethoden. Der vorgeschlagene Rahmen zielt darauf ab, die Genauigkeit der Nachrichtenempfehlung zu verbessern, indem die Probleme der Skalierbarkeit aufgrund eines großen Nachrichtenkorpus, die Bereicherung des Benutzerprofils, die Darstellung der genauen Eigenschaften und Merkmale von Nachrichtenartikeln sowie die Empfehlung einer vielfältigen Auswahl an Nachrichtenartikeln gelöst werden. Validierungsexperimente zeigten, dass HYPNER eine Verbesserung um 81,56 % im F1-Score und um 5,33 % in der Diversität im Vergleich zu einem bestehenden Empfehlungssystem, SCENE, erreichte.