[01899016]基于RNN、注意力机制的新闻推荐方法及主题表征方法
交易价格:
面议
所属行业:
网络
类型:
发明专利
技术成熟度:
正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN201811245204.6
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技术转让
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技术详细介绍
本发明涉及一种基于RNN、注意力机制的新闻推荐方法及主题表征方法,将传统的主题模型与神经网络词向量结合,可有效提升新闻内容文本语义提取与表示的准确性;利用RNN网络刻画用户新闻浏览的序列性特征,可极大提升个性化新闻推荐内容的时效性;利用注意力机制区分不同新闻对推荐预测的影响力权重,可捕捉到用户兴趣迁移,提升个性化新闻推荐内容准确性与新颖性;最后,结合DBSCAN密度聚类算法的注意力机制,通过密度聚类对新旧话题进行启发式发现,利用主题聚类结果动态计算新闻的影响力权重,提升推荐话题的新颖性。
本发明涉及一种基于RNN、注意力机制的新闻推荐方法及主题表征方法,将传统的主题模型与神经网络词向量结合,可有效提升新闻内容文本语义提取与表示的准确性;利用RNN网络刻画用户新闻浏览的序列性特征,可极大提升个性化新闻推荐内容的时效性;利用注意力机制区分不同新闻对推荐预测的影响力权重,可捕捉到用户兴趣迁移,提升个性化新闻推荐内容准确性与新颖性;最后,结合DBSCAN密度聚类算法的注意力机制,通过密度聚类对新旧话题进行启发式发现,利用主题聚类结果动态计算新闻的影响力权重,提升推荐话题的新颖性。