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申请/专利权人：广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校)
申请日：2024-01-23
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118035538A
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06F16/9536;G06F18/243;G06N20/20;G06Q50/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明涉及一种资讯推荐方法、系统、设备及介质，资讯推荐方法包括，通过自适应的机器学习算法分析多维用户行为数据模型，据此动态将用户划分至一个或多个用户群组中；对于用户群组，通过一种融合自然语言处理和深度学习的算法分析群组内用户共享的兴趣点，确定一组代表性的主题类型，并且每个主题类型都具有一个与群组关联度得分，该得分基于模型的预测准确性以及用户反馈迭代优化；利用所述代表性的主题类型，结合用户的个人行为偏好，向用户推荐定制化资讯内容。能够动态适应用户兴趣的变化和演化，增强了系统的鲁棒性，并降低了因用户行为异常变化带来的误判风险，提高了推荐资讯的个性化程度和用户的满意度。
主权项：1.一种资讯推荐方法，其特征在于：包括，通过自适应的机器学习算法分析多维用户行为数据模型，该算法自动识别并适应用户行为中的变化，包括识别新的兴趣点或减弱的兴趣点，并据此动态将用户划分至一个或多个用户群组中；所述多维用户行为数据模型用于捕捉和存储用户在平台上的交互活动数据，包括用户浏览、点击、评论和分享行为的记录；对于所述用户群组，通过一种融合自然语言处理和深度学习的算法分析群组内用户共享的兴趣点，确定一组代表性的主题类型，该组主题类型通过深度学习模型从用户群组的聚合行为数据中自动提取，并且每个主题类型都具有一个与群组关联度得分，该得分基于模型的预测准确性以及用户反馈迭代优化；利用所述代表性的主题类型，结合用户的个人行为偏好，向用户推荐定制化资讯内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校) 一种资讯推荐方法、系统、设备及介质
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