[发明专利]一种基于知识感知的新闻推荐方法有效
| 申请号： | 201911334781.7 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111061856B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 刘琼昕;覃明帅;宋祥;王佳升;徐建祥;卢士帅 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/36;G06F16/9535;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： | 王民盛 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识感知的新闻推荐方法，属于人工智能与网络信息大数据技术领域。首先从新闻文本中识别出实体，将其与知识图谱中的实体相匹配，利用知识表示学习模型得到实体和关系的向量表示。然后，用卷积神经网络融合新闻的词向量和实体向量，从中学习新闻的综合特征。对于每个候选新闻，基于用户浏览历史与候选新闻间的相关性，使用注意力网络动态构建用户特征。同时，考虑已点击新闻中的实体与候选新闻中的实体间的路径，利用长短期记忆网络从路径中生成路径特征。最后以候选新闻特征、用户特征和路径特征为输入，用多层感知机制计算用户点击候选新闻的概率，达到推荐目的。本发明能够有效发掘新闻之间的知识关联，显著优于传统方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 感知 新闻 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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