【摘要】针对新闻浏览者的偏好易变等特点,通过度量在线用户的点击和阅读行为,依据其不同的阅读策略类型,分析其页面偏好,并综合各页面偏好和新闻偏好,以关键字偏好表的形式表示;然后设计自适应的评分推荐机制,动态地分析用户兴趣及其转移;设计学习机制,根据用户实际阅读的新闻,调整其关键字偏好,并采用模糊相似度来分析用户偏好结构与新闻结构的相似性,从而产生推荐。实验表明,所构造的模型能够提供良好的个性化新闻推荐服务。