[发明专利]一种基于深度学习的新闻数据处理系统及其处理方法有效
| 申请号： | 201910833902.6 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110555169B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 郑骥;祁海峰 | 申请（专利权）人： | 北京人民在线网络有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/958;G06F16/335;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京鼎承知识产权代理有限公司 11551 | 代理人： | 田恩涛;柯宏达 |
| 地址： | 100100 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 为了解决现有技术中的问题，本公开提供了一种基于深度学习的新闻数据处理系统及其处理方法，通过深度学习，向用户推送新闻，提高新闻推送的准确率，提高用户体验。包括获取训练样本新闻的第一预设数量的待推送新闻关键词、用户偏好新闻的第一预设数量的用户偏好新闻关键词、用户反馈的用户满意度评分；训练BP神经网络模型；并根据BP神经网络模型向待推送用户推送待推送新闻；本公开基于深度学习，自动处理待推送新闻，将待推送新闻推送给所需的用户，实现新闻数据的有效利用，提高新闻推送效率，提高用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 新闻 数据处理系统 及其 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的新闻数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取训练样本新闻的第一预设数量的待推送新闻关键词；/n获取用户偏好新闻的第一预设数量的用户偏好新闻关键词；/n向用户推送待推送样本新闻，并获取用户反馈的用户满意度评分；/n基于待推送新闻关键词、用户偏好新闻关键词和用户反馈的满意度评分得到训练样本；/n建立BP神经网络模型，根据待推送新闻关键词、用户偏好新闻关键词、用户满意度评分对BP神经网络模型进行BP神经网络训练；/n获取待推送新闻的第一预设数量的待推送新闻关键词和待推送用户的第一预设数量的用户偏好新闻关键词，输入BP神经网络模型，得到用户满意度评分，并根据用户满意度评分确定是否向待推送用户推送待推送新闻。/n
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