新媒體內(nèi)容推薦方法和系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911044661.3 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110765359A 公開（公告）日 2020-02-07
申請(qǐng)公布號(hào) CN110765359A 申請(qǐng)公布日 2020-02-07
分類號(hào) G06F16/9535;G06F16/33;G06N3/04 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 范鋒 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京速途網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京久誠知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 北京速途網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司
地址 100037 北京市西城區(qū)德勝門外大街11號(hào)18幢2層244室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供新媒體內(nèi)容推薦方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本發(fā)明用語義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示新媒體文本數(shù)據(jù)庫中的文本，不僅反映了現(xiàn)實(shí)文本，并且反映了當(dāng)人看到文本時(shí)最可能聯(lián)想到的知識(shí)，該方法一方面有利于引入先驗(yàn)知識(shí)，通過引入先驗(yàn)知識(shí)對(duì)文本內(nèi)容中缺乏的信息進(jìn)行補(bǔ)全，另一方面可以緩和自然語言模糊性的問題，增強(qiáng)算法的學(xué)習(xí)、推理能力。在語義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建三層注意力模型，利用引進(jìn)外部知識(shí)和反饋機(jī)制改進(jìn)三層注意力模型，得到推薦模型，基于推薦模型改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用改進(jìn)后的深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)新媒體內(nèi)容的智能推薦，提高用戶感興趣的新媒體內(nèi)容的用戶之間匹配度，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送。