一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法

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一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法
申请号:CN202410723268
申请日期:2024-06-05
公开号:CN118626716B
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于新闻内容推荐技术领域,具体公开提供的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法,该方法包括:收集目标用户的注册信息和访问信息;对目标用户进行分类,并进行类别标记;从预设的基准推荐模型库中选择目标用户匹配的基准推荐模型;对基准推荐模型进行修正;构建目标用户画像;分析目标用户的兴趣动态,设置目标用户画像的监控调整频率;将目标用户画像、目标用户画像的监控调整频率和目标推荐模型上传至新闻推送平台。本发明规避了当前两种固定推荐模型存在各项问题,确保了新领域内容推荐设置的合理性以及推荐内容的针对性,同时通过设置监控调整频率能够便于及时调整推荐内容,保持与用户兴趣的一致性。
技术关键词
多维特征分析 内容推荐方法 画像 日期 指标 基准 标记 内容推荐技术 主题 日志 频率 兴趣 模型库 电子日历 动态 列表 曲线 平台 标签 偏差