Recomendación de noticias utilizando la frecuencia de términos y la similitud de documentos

La sobrecarga excesiva de información se ha convertido en un problema grave en los últimos tiempos. El uso extensivo de la tecnología ha facilitado la vida, pero también ha facilitado el acceso a la creación de información. Existen varios portales de noticias en los que se publica mucha información a diario. En la era de las noticias electrónicas, leer noticias en línea se ha convertido en un hábito común. La gente tiende a leer las noticias en Internet en lugar de en los periódicos u otros medios de comunicación. A los usuarios les resulta cada vez más difícil encontrar noticias relevantes y populares en poco tiempo. Hoy en día, esto se ha convertido en un reto importante, ya que cada persona tiene gustos y hábitos de lectura diferentes. Una solución a este problema es el sistema de recomendación de noticias. Se ha desarrollado un sistema de recomendación basado en el contenido que recomienda noticias en función de la similitud de los artículos con la consulta y la similitud de los documentos. Se utilizan medidas como el recuento de la frecuencia de los términos y la similitud de los documentos para determinar la similitud de la consulta en el corpus completo de artículos de noticias. Cada documento se compara con todos los documentos disponibles en el corpus y se realiza una comparación de contenidos para determinar el índice de similitud. Los resultados se evalúan en dos conjuntos de datos diferentes utilizando medidas que se utilizan para evaluar la relevancia de los artículos de noticias recomendados.