发明专利已授权

一种基于深度学习的个性化文本推荐方法

📄 申请号：CN202010013952.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-01-07

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_335

IPC 分类号

技术画像

所属领域

深度学习深度学习推荐算法自然语言处理

应用场景

个性化推荐, 数字内容服务, 电子商务, 智能信息检索, 社交媒体

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的个性化文本推荐方法，包括以下步骤：S1：用户浏览新闻的历史行为数据和文本数据预处理；S2：特征提取器建模，具体包括：S21：隐藏层设计；S22：输出层设计；S3：个性化推荐模型建模，具体包括：S31：一维卷积网络层设计；S32：分类输出层与损失函数设计。本发明有效的解决了操作数据稀疏性的问题，并且通过使用负采样技术增强了模型训练效率；引入浏览时长作为全局变量，通过最终的目的来优化编码效果；通过利用项目嵌入的编码方式，进而有效的解决了项目冷启动的问题；减少了深层结构，增加并行的层次结构，卷积层内权重共享，参数相对较少。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

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