[发明专利]基于注意力机制的资讯推荐方法

权利要求书

1.基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，该基于注意力机制的资讯推荐方法包括:

步骤1，获取油田信息网中的资讯信息；

步骤2，对爬取到的资讯信息数据进行预处理；

步骤3，对预处理完毕的资讯信息提取资讯话题并向量化；

步骤4，建立用户兴趣偏好模型结合资讯数据库为用户推荐匹配的资讯信息。

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，在步骤1中，运行针对油田信息网的爬虫程序；在油田信息网内爬取实时产生的资讯信息；将爬取到的信息保存到数据库。

3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，在步骤2中，对所有资讯信息进行分词，过滤掉无用词，建立词典；使用词典对每条资讯热编码，得到每条资讯的词向量表示。

4.根据权利要求1所述的基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，在步骤3中，使用话题聚类方法分析所有资讯内包含的所有话题，确定最佳主题数，得到话题词典；对每一条资讯按照话题词典标识为话题概率向量。

5.根据权利要求1所述的基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，在步骤4中，利用循环神经网络得到用户历史浏览资讯的话题向量表示的时序特征，采用注意力计算公式计算当前资讯与历史浏览资讯的关联权重，最后通过逻辑回归计算用户的预测点击率；对候选资讯按照预测点击率排序，取得分最高的前k个作为推荐结果。

6.根据权利要求5所述的基于注意力机制的资讯推荐方法，其特征在于，在步骤4中，注意力α_i的计算公式为：

公式(1)中，n为用户历史浏览记录长度，

e_i＝v_a tanh(W_as_i+U_ah) (2)

公式(2)中，v_a、W_a、U_a为模型参数，s_i、h分别为用户第i个浏览资讯的时序特征表示和当前资讯的向量表示。