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一种行业新闻推荐方法及终端

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本发明公开了一种行业新闻推荐方法及终端，抓取实时新闻资源，之后将实时新闻资源内的实时新闻输入到已训练好的二分类模型，以得到行业新闻推荐结果，其中，二分类模型包括AFM层和Deep层，AFM层包括因子分解机和attention机制，Deep层为前馈神经网络；本发明采用AFM层和Deep层结合的深度学习方法，将各种行业领域的所有特征都作为二分类模型的输入，无需手动打标且不会遗漏关键信息；同时，特征之间也可以交叉组合，避免了领域特征的优先级确定问题，从而为不同的用户推荐不同的新闻资讯。

著录项

公开/公告号CN111241410A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-05

原文格式PDF
申请/专利权人深圳司南数据服务有限公司;
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申请/专利号CN202010073519.8
发明设计人李伟;杨双;
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申请日2020-01-22
分类号G06F16/9535(20190101);G06F16/335(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/34(20190101);
代理机构44275 深圳市博锐专利事务所;
代理人郑耀敏
地址 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)
入库时间 2023-12-17 09:51:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20200122

实质审查的生效
2020-06-05

公开

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