Rekomendacje wiadomo¿ci na podstawie cz¿stotliwo¿ci wyst¿powania terminów i podobie¿stwa dokumentów

Nadmierne przeci--enie informacyjne stäo si- ostatnio powänym problemem. Powszechne stosowanie technologii u-atwi-o -ycie, ale doprowadzi-o równie- do -atwego dost-pu do tworzenia informacji. Istnieje kilka portali informacyjnych, na które codziennie trafia wiele informacji. W erze e-wiadomo-ci czytanie wiadomo-ci online stäo si- powszechnym nawykiem. Ludzie ch-tniej czytaj- wiadomo-ci w Internecie ni- w gazetach lub innych mediach. U-ytkownikom coraz trudniej jest znale-- interesuj-ce i popularne wiadomo-ci w krótkim czasie. Obecnie stäo si- to kluczowym wyzwaniem, poniewä kädy ma inne upodobania i nawyki czytelnicze. Rozwi-zaniem tego problemu jest system rekomendacji wiadomo-ci. Opracowano system rekomendacji oparty na tre-ci, który rekomenduje wiadomo-ci na podstawie podobie-stwa artyku-ów do zapytania i podobie-stwa dokumentów. Do okre-lenia podobie-stwa zapytania w cäym korpusie artyku-ów informacyjnych wykorzystuje si- takie miary, jak cz-stotliwo-- wyst-powania terminów i podobie-stwo dokumentów. Kädy dokument jest porównywany z kädym dokumentem dost-pnym w korpusie, a nast-pnie przeprowadzane jest dopasowanie tre-ci w celu ustalenia wyniku podobie-stwa. Wyniki s- oceniane na dwóch ró-nych zestawach danych przy u-yciu miar s-u--cych do oceny trafno-ci rekomendowanych artyku-ów informacyjnych.

Pani Ashwini Gupta uko-czy-a studia magisterskie z in-ynierii w IET DAVV Indore w 2016 roku. Dr Vaibhav Jain jest adiunktem w Inst. of Engg. & Technology Devi Ahilya Vishwavidyalaya Indore w Indiach. W 2015 roku uzyskä tytu- doktora nauk komputerowych w Indian Institute of Technology Delhi. Jego obecne badania obejmuj- wyszukiwanie informacji.