[发明专利]一种资讯标签兴趣度的预估方法有效
| 申请号： | 201810505164.8 | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108804577B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 常剑;孙宇;张洪刚;徐彬;高珊 | 申请（专利权）人： | 联通在线信息科技有限公司;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 叶树明 |
| 地址： | 100176 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种资讯标签兴趣度的预估方法，包括：创建并维护含标签的候选资讯库；根据用户人口学信息得到用户属性资讯标签兴趣度向量；获取预设时间段内多个用户的历史行为数据并进行预处理，得到已训练的深度学习模型；获取当前用户的历史行为数据并进行预处理，得到当前用户的用户行为资讯标签兴趣度向量；根据当前用户的用户属性资讯标签兴趣度向量和用户行为资讯标签兴趣度向量计算得到用户‑资讯标签兴趣度向量，最终确定用户最感兴趣的若干个资讯标签。本发明解决用户兴趣度预估的冷启动问题，避免了直接从互联网中选取资讯时常会出现的资讯质量低的问题，同时降低了对用户兴趣度预估问题的计算量，适用于每个样本含有多个标签的场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 资讯 标签 兴趣 预估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种资讯标签兴趣度的预估方法，其特征在于，该方法包括：创建并维护含标签的候选资讯库；根据用户人口学信息得到用户属性‑资讯标签兴趣度向量；获取预设时间段内多个用户的历史行为数据并进行预处理，输入深度学习模型进行训练得到已训练的深度学习模型；获取当前用户的历史行为数据并进行预处理，使用已训练的深度学习模型计算得到当前用户的用户行为‑资讯标签兴趣度向量；根据当前用户的用户属性‑资讯标签兴趣度向量和用户行为‑资讯标签兴趣度向量计算得到用户‑资讯标签兴趣度向量，最终确定用户最感兴趣的若干个资讯标签。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于联通在线信息科技有限公司;北京邮电大学，未经联通在线信息科技有限公司;北京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810505164.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
