一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及装置

摘要

本发明涉及自然语言处理，特别涉及一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及系统，所述方法包括获取历史数据，对数据集进行预处理操作，并进行预处理；对数据构建特征工程，建立用户属性特征、用户时序特征、新闻属性特征、上下文属性特征以及新闻标题语义特征；根据特征的重要性对特征进行选择，保留重要性最高的前50％的特征作为选择的特征；根据选择的特征建立深度学习模型并进行模型融合操作，利用该模型对实时数据进行预测，将预测的点击率大于0.75的新闻推荐给用户；本发明可以对海量特征进行有效地特征选择，在保证效果的前提下，能减小特征维度，加快模型的训练时间，提高效率，同时降低对内存的要求。