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基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统

摘要

一种基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统,方法包括:获取用户移动端互联网行为数据,并根据BP神经网络预测用户实时兴趣爱好标签;按照用户实时兴趣爱好标签向用户推荐主题与兴趣爱好标签相对应的新闻;获取用户阅读情况;根据用户阅读情况对用户实时兴趣标签进行修正,并进行下一次新闻推荐,从而能够根据用户实时兴趣爱好标签进行新闻推荐,使新用户也能较好的获取到感兴趣的新闻,同时能够根据用户的阅读情况及时对用户实时兴趣标签进行修正,在保证标签精确地同时,丰富了标签的种类,从而能够避免被推荐的新闻主题越来越少,兼顾推荐系统的收敛和发散,提升用户体验度。

著录项

  • 公开/公告号CN107992531A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-05-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 吉浦斯信息咨询(深圳)有限公司;

    申请/专利号CN201711168188.0

  • 发明设计人 余承乐;洪晶;陈宇;

    申请日2017-11-21

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构深圳市朝闻专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人谭育华

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区南头关口二路智恒战略性新兴产业园7栋501

  • 入库时间 2023-06-19 05:16:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20171121

    实质审查的生效

  • 2018-05-04

    公开

    公开

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