Ashwin Gupta

Nadmierne przeciążenie informacyjne stalo się ostatnio poważnym problemem. Powszechne stosowanie technologii ulatwilo życie, ale doprowadzilo r wnież do latwego dostępu do tworzenia informacji. Istnieje kilka portali informacyjnych, na kt re codziennie trafia wiele informacji. W erze e-wiadomości czytanie wiadomości online stalo się powszechnym nawykiem. Ludzie chętniej czytają wiadomości w Internecie niż w gazetach lub innych mediach. Użytkownikom coraz trudniej jest znaleźc interesujące i popularne wiadomości w kr tkim czasie. Obecnie stalo się to kluczowym wyzwaniem, ponieważ każdy ma inne upodobania i nawyki czytelnicze. Rozwiązaniem tego problemu jest system rekomendacji wiadomości. Opracowano system rekomendacji oparty na treści, kt ry rekomenduje wiadomości na podstawie podobieństwa artykul w do zapytania i podobieństwa dokument w. Do określenia podobieństwa zapytania w calym korpusie artykul w informacyjnych wykorzystuje się takie miary, jak częstotliwośc występowania termin w i podobieństwo dokument w. Każdy dokument jest por wnywany z każdym dokumentem dostępnym w korpusie, a następnie przeprowadzane jest dopasowanie treści w celu ustalenia wyniku podobieństwa. Wyniki są oceniane na dw ch r żnych zestawach danych przy użyciu miar slużących do oceny trafności rekomendowanych artykul w informacyjnych.