[发明专利]一种政策新闻推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种政策新闻推荐方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取政策新闻，并对所述政策新闻进行预处理，得出所述政策新闻的新闻关键词向量；获取用户感兴趣内容，并根据所述新闻关键词向量和所述用户感兴趣内容，确定匹配度最高的候选政策新闻并显示。本发明通过对获取的政策新闻进行深度信息挖掘，结合词向量和相似度计算等多种技术联合的精准推荐算法，可以打破传统关键词强匹配和规则推荐的瓶颈，突破传统关键词匹配中属性特征不够，粒度不够细化的瓶颈，大大提高了政策新闻推荐的准确度，能有效契合企业用户的个性化信息需求，为市场主体更快知晓、更好享受优惠政策提质增效，助力社会经济高质量发展。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种政策新闻推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着信息科技进步，互联网发展迅速，网络数据不断增长，给人们从网络上获取实时数据带来便捷。同时，为进一步优化电子口岸贸易相关企业的服务流程，构建“一站式”服务体系，面向企业提供政府有关于海关政策的系列推送服务，帮助企业更好地了解政策、熟悉政策、用好政策，致力于打通政策落地最后一公里。因此，对电子口岸贸易相关企业进行海关政策新闻推送，意义尤为重大。

传统的政策新闻相关新闻推送流程略显死板，它们通过利用企业的一些简单画像数据，查找企业和新闻之间相关的个别“关键词”，并结合规则进行“强匹配”关联，以此实现“大水漫灌”似的新闻推荐。这种方法不仅使得推送的新闻内容不够精确，而且让用户感觉读到的新闻都千篇一律，带来不好的体验。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种政策新闻推荐方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在解决上述技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例第一方面提供了一种政策新闻推荐方法，所述政策新闻推荐方法包括以下步骤：

获取政策新闻，并对所述政策新闻进行预处理，得出所述政策新闻的新闻关键词向量；

获取用户感兴趣内容，并根据所述新闻关键词向量和所述用户感兴趣内容，确定匹配度最高的候选政策新闻并显示。

在第一方面的一种实施方式中，所述获取政策新闻，并对所述政策新闻进行预处理，得出所述政策新闻的新闻关键词向量，具体包括：

通过爬虫框架从预设的新闻网站中爬取得到所述政策新闻；

采用TF-IDF算法对所述政策新闻进行关键词抽取，得出新闻关键词；

对所述新闻关键词通过词袋模型进行处理，得出所述新闻关键词对应的新闻关键词向量。

在第一方面的一种实施方式中，若所述用户感兴趣内容为用户感兴趣关键词，所述的根据所述新闻关键词向量和所述用户感兴趣内容，确定匹配度最高的候选政策新闻并显示，具体包括：

根据所述用户感兴趣关键词和所述新闻关键词，得出所述用户感兴趣关键词对应的候选政策新闻；

获取所述用户感兴趣关键词在对应的候选政策新闻中的词频，根据所述词频对所述候选政策新闻进行排序，并显示词频最高N条候选政策新闻，其中，N为预设的正整数。

在第一方面的一种实施方式中，若所述用户感兴趣内容为用户感兴趣新闻，所述的根据所述新闻关键词向量和所述用户感兴趣内容，确定匹配度最高的候选政策新闻并显示，具体包括：

采用TF-IDF算法对所述用户感兴趣新闻进行关键词抽取，得出用户感兴趣新闻关键词；

根据所述用户感兴趣新闻关键词和所述新闻关键词，得出所述用户感兴趣关键词对应的候选政策新闻；

获取所述用户感兴趣新闻关键词在对应的候选政策新闻中的词频，根据所述词频对所述候选政策新闻进行排序，并显示词频最高N条候选政策新闻，其中，N为预设的正整数。