[发明专利]一种基于兴趣感知和用户相似度的新闻推荐方法在审
| 申请号： | 202210595418.6 | 申请日： | 2022-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN115098767A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 施重阳;任少君;赵舒鑫 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9538;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于兴趣感知和用户相似度的新闻推荐方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法首先通过并行卷积神经网络对新闻的标题、正文和实体进行学习以获得初始新闻表征。然后通过门控循环单元和嵌入层捕获并融合用户短期和长期兴趣表征，以全面学习用户表征。同时，利用双重注意力机制捕获朋友对用户兴趣的影响，并通过用户的不同属性信息增强用户的表征。最后，联合新闻表征、用户表征和增强的用户表征进行推荐。本方法充分利用了多种用户属性信息，可以获取到更全面的用户表征、更准确的用户偏好表示，提高用户的满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 兴趣 感知 用户 相似 新闻 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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