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摘 要:本发明涉及自然语言处理,特别涉及一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及系统,所述方法包括获取历史数据,对数据集进行预处理操作,并进行预处理;对数据构建特征工程,建立用户属性特征、用户时序特征、新闻属性特征、上下文属性特征以及新闻标题语义特征;根据特征的重要性对特征进行选择,保留重要性最高的前50%的特征作为选择的特征;根据选择的特征建立深度学习模型并进行模型融合操作,利用该模型对实时数据进行预测,将预测的点击率大于0.75的新闻推荐给用户;本发明可以对海量特征进行有效地特征选择,在保证效果的前提下,能减小特征维度,加快模型的训练时间,提高效率,同时降低对内存的要求。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011362395.1 | 专利名称: | 一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及装置 |
申请日: | 2020-11-28 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9535搜分类 大数据 数据服务搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |