[发明专利]一种基于用户标签的话题推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，包括：

从云端的关键词标签库中，选取话题关键词；所述关键词标签库中分类存储有不同的关键词及频数；

将所述话题关键词输入训练好的不同模式的文本生成神经网络模型，获得所述话题关键词的不同模式的话题；

获取用户的阅读标签，

根据所述用户的阅读标签查找与所述用户的阅读标签匹配的话题，并将其推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，还包括：

获取所述用户的搜索、阅读的历史数据信息；

从所述历史数据信息中提取关键词，并统计各关键词的频数；

根据所述历史数据信息获取所述用户的文本模式喜好；

根据统计的各关键词、频数、及所述文本模式喜好，确定所述用户的阅读标签。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，所述用户的阅读标签包括：阅读关键词及其频数，以及文本模式喜好；所述根据所述用户的阅读标签查找与所述用户的阅读标签匹配的话题，并将其推荐给所述用户具体包括：

获取所述用户的阅读标签中频数最高的关键词作为目标关键词；

查找与所述目标关键词匹配的话题；

当查找到与所述目标关键词匹配的话题时，从查找到的话题中，选取与所述用户的阅读标签中的文本模式喜好匹配的话题作为目标话题；

将所述目标话题推荐给所述用户。

4.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，还包括：

训练不同模式的文本生成神经网络模型；具体包括：

从网上爬取阅读量超过预设阈值的热点话题；

对采集的热点话题根据文本模式进行分类；

提取所述热点话题中的关键词，并进行标注，获得训练样本；

将训练样本按照文本模式的类别输入不同的神经网络模型中进行迭代训练，获得不同模式的文本生成神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，还包括：

当未查找到与所述用户的阅读标签匹配的话题，根据所述用户的阅读标签，确定目标关键词及文本模式；

根据确定的文本模式，选取对应模式的文本生成神经网络模型作为目标文本生成神经网络模型；

将确定的所述目标关键词输入所述目标文本生成神经网络模型，生成对应模式的目标话题；

将所述目标话题推荐给所述用户。

6.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，还包括：

当未查找到与所述用户的阅读标签匹配的话题时，将网站内所有话题按照阅读量或者参与量进行排序，获取若干个热点话题；

将所述若干个热点话题推荐给所述用户。

7.根据权利要求3所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，所述关键词标签库中还存储有关键词引申图谱；在获取到所述用户的阅读标签中频数最高的关键词作为目标关键词之后包括：

根据所述关键词引申图谱，查找所述目标关键词的引申关键词；

查找与所述目标关键词或所述引申关键词匹配的话题；

当查找到与所述目标关键词或所述引申关键词匹配的话题时，从查找到的话题中，选取与所述用户的阅读标签中的文本模式喜好匹配的话题作为目标话题；

将所述目标话题推荐给所述用户。

8.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的话题推荐方法，其特征在于，在获得所述话题关键词的不同模式的话题之后还包括：

从已发布的话题中，查找与所述关键词相关的话题作为备选话题；

从通过神经网络模型获取的话题中，筛选出与所述备选话题相似度达预设阈值的话题，并进行删除处理。