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[发明专利]新媒体内容推荐方法和系统-CN201911044661.3有效
发明人：范锋 -专利权人： 北京速途网络科技股份有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供新媒体内容推荐方法和系统，涉及数据处理领域。本发明用语义神经网络表示新媒体文本数据库中的文本，不仅反映了现实文本，并且反映了当人看到文本时最可能联想到的知识，该方法一方面有利于引入先验知识，通过引入先验知识对文本内容中缺乏的信息进行补全，另一方面可以缓和自然语言模糊性的问题，增强算法的学习、推理能力。在语义神经网络的基础上，构建三层注意力模型，利用引进外部知识和反馈机制改进三层注意力模型，得到推荐模型，基于推荐模型改进深度学习算法，运用改进后的深度学习算法，实现对新媒体内容的智能推荐，提高用户感兴趣的新媒体内容的用户之间匹配度，实现精准推送。
媒体内容推荐方法系统

[发明专利]内容推荐方法及系统-CN201910639024.4在审
发明人：范锋 -专利权人： 北京速途网络科技股份有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种内容推荐方法及系统，在指定时间段内采集终端设备的用户数据，对各用户数据进行预处理，得出能够与指定模型相匹配的各数据集；当用户数据的数据量达到预设值，提取各所述数据集的特征向量，并基于各特征向量进行层次聚类得出各用户的标签分布；根据各标签分布，通过隐含狄利克雷划分模型划分出多个分类群组，并确定各分类群组的标签分布以及各用户属于各分类群组的概率分布；计算各用户在各个风格标签上的得分，根据得分向用户推送得分所属范围内的对应内容。本发明实施例的方法针对用户数据量不同选择不同的推荐方法，保证了推荐内容的准确性。
用户数据分类群组标签特征向量数据集预处理采集终端设备层次聚类概率分布内容推荐推荐内容时间段数据量推送预设隐含匹配风格保证