OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : An approach for recommending relevant articles in news portal based on Doc2Vec
Citace : Walek, B. a Müller, P. An approach for recommending relevant articles in news portal based on Doc2Vec. In: 2022 IEEE Fifth International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE): 2022 IEEE Fifth International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE) 2022-09-19 Laguna Hills. IEEE, 2022. ISBN 978-1-6654-7120-6.
Podnázev :
Rok * : 2022
Obor * :
Počet stran * : 6
Strana od * : neuvedeno
Strana do * : neuvedeno
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-1-6654-7120-6
Kód ISSN : 2831-7211
Název sborníku * : 2022 IEEE Fifth International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE)
Sborník :
Název nakladatele * : IEEE
Místo vydání * : neuvedeno
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 2022 IEEE Fifth International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE)
Místo konání konference * : Laguna Hills
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID : 2-s2.0-85143083069
Klíčová slova anglicky * :
news portal, recommending, relevant articles, Doc2Vec, data processing, similarity
Popis v původním jazyce * :
News portals are among the most popular websites, and their main goal is to bring the latest news to their readers. Also, it is important to provide relevant content to various types of readers. In this article, we propose an approach for recommending relevant articles on the news portal based on the content of a specific article. The proposed approach is based on Doc2Vec. The main steps of the proposed approach and training of the Doc2Vec model are described. The article also deals with text similarity problems and limitations of the Czech language in the context of recommending relevant articles. For experiment verification of our approach, random articles from the selected news portal were selected. For each article, our approach recommends the most relevant similar articles. Then, the relevant and irrelevant articles were marked. And finally, the ratio of proposed relevant articles for each random article was calculated. The experimental results show the accuracy and relevancy of the proposed approach.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/22:A2302I00

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}