[发明专利]基于大数据深度学习的个性化新闻推荐方法在审
| 申请号： | 201811357605.0 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN111259228A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 杨政路;陈佳蔚;杨军 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/35;G06F40/289 |
| 代理公司： | 合肥晨创知识产权代理事务所(普通合伙) 34162 | 代理人： | 康培培 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 基于大数据深度学习的个性化新闻推荐方法，包括以下步骤：S1、获取用户的互联网行为数据，并采用Elman神经网络预测用户实时兴趣爱好类别；S2、参照所述用户实时兴趣爱好类别向用户推荐主题与其兴趣爱好类别相对应的新闻信息；S3、获取用户新闻阅读情况，并对这些数据进行预处理；S4、根据处理结果，对用户实时兴趣爱好类别进行修正，并推荐新的新闻信息。本发明根据用户实时兴趣爱好类别进行新闻推荐，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类别进行修正，在保证类别精确地同时，丰富了类别的种类，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 数据 深度 学习 个性化 新闻 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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