[发明专利]一种新闻召回方法和系统有效
| 申请号： | 201910132210.9 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109871487B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 安鸣佳 | 申请（专利权）人： | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/335 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100190 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新闻召回方法和系统，通过获取用户点击新闻id序列作为用户特征，以及获取下一时刻用户点击的新闻id和未点击的新闻id作为标签，基于预先设置的预测模型对用户特征和标签进行训练，生成对应用户特征的多维向量，根据多维向量和下一时刻用户点击的新闻id、未点击的新闻id进行余弦相似度计算，得到对应多维向量的余弦相似度，基于多维向量对应的余弦相似度由大至小选取N个多维向量，确定N个多维向量对应的新闻id。通过上述方法，生成用户特征的多维向量，基于多维向量对应的余弦相似度的大小，确定多维向量对应的新闻id，得到用户感兴趣的新闻，通过召回用户感兴趣的新闻实现用户获取其兴趣度较高的新闻。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新闻 召回 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种新闻召回方法，其特征在于，包括：获取用户点击新闻id序列作为用户特征，以及获取下一时刻用户点击的新闻id和未点击的新闻id作为标签，下一时刻为所述用户点击新闻id序列中对应点击新闻id的最新时刻确定；基于预先设置的预测模型对所述用户特征和所述标签进行训练，并对所述用户特征进行转换，生成对应所述用户特征的多维向量；根据所述多维向量和所述下一时刻用户点击新闻id、未点击的新闻id进行余弦相似度计算，得到对应所述多维向量的余弦相似度；基于所述多维向量对应的余弦相似度的大小，由大至小选取N个多维向量，确定所述N个多维向量对应的新闻id，其中，N的取值为大于等于2的正整数。
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