基于深度学习的文化传播内容推荐方法

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基于深度学习的文化传播内容推荐方法
申请号:CN202511122962
申请日期:2025-08-12
公开号:CN121009231A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的文化传播内容推荐方法。包括以下步骤:收集用户行为数据和文化内容数据;对行为数据和文化内容数据分别进行预处理,以分别提取用户特征向量和文化内容特征向量;将用户特征向量和文化内容特征向量输入到深度学习模型中,深度学习模型包括依次连接的嵌入层、注意力机制层、全连接层,通过深度学习模型计算用户与文化内容之间的相关性得分;根据相关性得分对文化内容进行排序,向用户推荐相关性得分高的文化内容。本发明通过对用户行为特征和文化内容特征进行深度建模,克服数据稀疏性问题,准确挖掘用户与文化内容之间的潜在关系,从而提高文化传播内容推荐的精准度和个性化程度。
技术关键词
内容推荐方法 深度学习模型 偏好特征 主题特征 兴趣 情感特征 数据 多头注意力机制 多层感知机 非线性 矩阵 文本 关系 参数