基于历史稿件库的新闻推荐排序数据集

数据集涵盖了从2015年至2022年期间，由新华社编辑（用户）真实编辑过的历史新闻（新闻内容）数据。为了增强新闻特征，提高推荐系统的准确性和多样性，我们在新华社的中文历史稿件数据基础上，增添了新闻类别、新闻实体以及新闻向量表征等特征，可以用于新闻选题推荐、新闻分类等任务的模型训练。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集收录了2015年至2022年间新华社编辑真实处理过的历史新闻稿件，并在此基础上补充了新闻类别、实体及向量表征等特征信息，以增强数据对推荐系统的支持。数据总量为3.61GB，共19个文件，可用于新闻选题推荐、分类等任务的模型训练与评估。