一种结合时钟兴趣的多模态新闻推荐方法和系统

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一种结合时钟兴趣的多模态新闻推荐方法和系统
申请号:CN202511309084
申请日期:2025-09-15
公开号:CN120804431B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种结合时钟兴趣的多模态新闻推荐方法和系统,涉及数据挖掘及推荐方法技术领域,包括提取用户行为序列、候选新闻集合及相关时间戳集合;通过时间感知多模态特征编码获取历史交互新闻的多模态编码表示;基于历史交互新闻的多模态编码表示进行时钟兴趣建模,通过高斯加权聚合和长期兴趣增强操作,融合长短期兴趣获取用户兴趣向量;计算候选新闻与当前用户兴趣向量的匹配度,并通过时序门控施加时段敏感抑制,将时序门控的输出采用线性网络进行点击概率预测,进行动态推荐决策。本发明借助时间上下文感知的特征融合技术,捕捉小时粒度的兴趣连续性,让推荐内容与用户在不同时段的需求更精准匹配。
技术关键词
新闻推荐方法 点击概率预测 多模态特征 时钟 时序 更新用户兴趣 序列 文本特征向量 生成用户 新闻推荐系统 Sigmoid函数 特征融合技术 注意力机制 决策 编码模块 语义 动态