基于上下文感知的信息资源匹配推荐方法及系统

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基于上下文感知的信息资源匹配推荐方法及系统
申请号:CN202510839359
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120354007B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于上下文感知的信息资源匹配推荐方法及系统,首先获取目标用户实时交互产生的上下文数据集合,其中包含用户操作行为数据和场景感知参数数据,接着对该上下文数据集合进行需求特征提取,得到动态需求特征和上下文关联特征,之后将动态需求特征和上下文关联特征与预存信息资源库匹配,生成实时信息资源匹配结果集合,再依据实时信息资源匹配结果集合的动态反馈参数,对目标用户匹配模型的匹配策略实时优化,得到优化后的资源匹配策略,最后基于此优化后的资源匹配策略,向目标用户终端设备推送与动态需求特征相关的目标信息资源集合,从而能实现更精准、个性化的信息资源推荐,提升推荐质量与用户获取有效信息的效率。
技术关键词
资源匹配推荐方法 实时信息 终端设备 资源库 偏好特征 参数 语义向量 权重分配策略 编码向量 动态权重分配 分布特征 热力图 数据 注意力 匹配推荐系统 密度分布矩阵 列表