TY - Jour A2 - Hernández-Pérez，何塞阿尔弗雷多Au - Manoharan，Saravanapriya Au - Senthilkumar，Radha Py - 2020 da - 2020 / 05/31 - 一种使用社交媒体矿业的智能模糊规则的个性化新闻推荐 - 3791541 VL - 3791541 VL- 2020 AB - 相关和合适的新闻文章的建议是由于用户兴趣类别随着时间的变化，这是一个重要的，但有挑战性的任务。此外，互联网技术从大量资源提供丰富的新闻文章。与此同时，如今，许多人通过社交媒体与病毒新闻文章面临着无需考虑新闻网站的不成本。因此，用于解决此类病毒新闻文章的社交媒体开采已成为另一个关键挑战。为了克服上述挑战，本文提出了通过分析隐式用户配置文件来预测用户多样化兴趣及其类别的模糊逻辑方法。根据用户的兴趣类别，通过挖掘社交媒体馈送和推特确定和分析病毒新闻文章及其类别。此外，从新闻饲料中检索新的新闻文章，该饲料包含作为关于用户多元化利益的推荐提供的检索到的病毒​​新闻文章。拟议方法预测所有类别的整体用户兴趣的绩效达到了84.238％，并从新闻饲料，Facebook和Twitter的建议准确性获得了100％，90％和100％关于用户的兴趣类别。SN - 1687-5265 UR - HTTPS：//Doi.org/10.1155/2020/3791541 Do - 10.1155 / 2020/3791541 JF - 计算智能和神经科学PB - Hindawi KW - ER -