[发明专利]基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统有效
| 申请号： | 201711168188.0 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN107992531B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 余承乐;洪晶;陈宇 | 申请（专利权）人： | 吉浦斯信息咨询（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市朝闻专利代理事务所(普通合伙) 44454 | 代理人： | 谭育华 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 新闻 个性化 智能 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法,其特征在于，包括以下步骤：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；按照所述用户实时兴趣爱好标签向用户推荐主题与所述兴趣爱好标签相对应的新闻；获取用户阅读情况；根据所述用户阅读情况对所述用户实时兴趣标签进行修正，并进行再一次新闻推荐。
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