【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体为一种资讯推荐方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着信息化社会的发展，个性化资讯服务成为满足用户需求的重要手段。用户每日面临着大量资讯信息，如何从中快速找到各自感兴趣的内容，成为资讯服务提供者需要解决的关键问题。
2、目前的资讯推荐系统普遍基于用户历史行为数据来推断用户的兴趣点，通过简单的机器学习或者协同过滤算法提供推荐。然而，这些系统存在一些明显的不足。
3、首先，现有的推荐系统往往不能很好地适应用户兴趣的动态变化，对用户群体的划分相对粗糙，无法实时反映和适应用户兴趣的微妙演变。此外，现有的系统在处理新兴趋势和主题时反应迟缓，推荐内容不能及时反映当前最新的资讯趋势。同时，现有技术缺乏有效的用户情感分析机制，不能从情感角度准确理解和匹配用户预期和偏好。
4、此外，用户在互动过程中产生的数据往往没有得到充分利用，使得推荐结果无法充分个性化，且其优先级排序很少能够真正反映用户当前的需求。用户不断演变的兴趣和实时资讯的时效性要求推荐系统不断自我更新和进化，而现有的方法在这方面较为静态，不能满足用户对个性化和动态更新的双重需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是：提供一种资讯推荐方法、系统、设备及介质，能够适应用户兴趣的动态变化向用户推荐定制化资讯内容。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种资讯推荐方法，包括，
4、通过自适应的机器学
5、对于所述用户群组，通过一种融合自然语言处理和深度学习的算法分析群组内用户共享的兴趣点，确定一组代表性的主题类型，该组主题类型通过深度学习模型从用户群组的聚合行为数据中自动提取，并且每个主题类型都具有一个与群组关联度得分，该得分基于模型的预测准确性以及用户反馈迭代优化；
6、利用所述代表性的主题类型，结合用户的个人行为偏好，向用户推荐定制化资讯内容。
7、进一步，向用户推荐定制化资讯内容时，采用一种优先级调整算法，根据用户对资讯内容的实时互动自动调整推荐内容的优先级，以实现更为精准的个性化资讯推荐。
8、进一步，根据用户对推荐资讯内容的互动反馈，采用增量学习机制对用户群组的代表性主题类型进行细化，并优化资讯推荐算法，确保算法针对用户的兴趣演化持续学习和适应。
9、进一步，所述自适应的机器学习算法用于识别出用户行为数据中的异常模式，并自动根据所识别的异常模式调整用户群组划分阈值，以更精准地划分具有相似行为特征的用户群组。
10、进一步，所述融合自然语言处理和深度学习的算法包括情感分析，该分析能够从用户群组的讨论和反馈中提取情感倾向，并将其作为确定主题类型时的参考因素。
11、进一步，所述增量学习机制除了依据用户反馈调整推荐模型外，还能够收集并处理行业内新兴资讯主题的数据，对模型进行更新，从而确保推荐系统能够跟上资讯时效，并反映行业趋势。
12、一种资讯推荐系统，包括：
13、用户划分模块，用于通过自适应的机器学习算法分析多维用户行为数据模型，该算法自动识别并适应用户行为中的变化，包括识别新的兴趣点或减弱的兴趣点，并据此动态将用户划分至一个或多个用户群组中；所述多维用户行为数据模型用于捕捉和存储用户在平台上的交互活动数据，包括用户浏览、点击、评论和分享行为的记录；
14、主题类型确定模块，用于通过一种融合自然语言处理和深度学习的算法分析群组内用户共享的兴趣点，确定一组代表性的主题类型，并且每个主题类型都具有一个与群组关联度得分，该得分基于模型的预测准确性以及用户反馈迭代优化；
15、资讯内容推荐模块，用于利用所述代表性的主题类型，结合用户的个人行为偏好，向用户推荐定制化资讯内容。
16、进一步，还包括优先级调整模块和增量学习模块，优先级调整模块用于根据用户对资讯内容的实时互动自动调整推荐内容的优先级，以实现更为精准的个性化资讯推荐；增量学习模块用于根据用户对推荐资讯内容的互动反馈，采用增量学习机制对用户群组的代表性主题类型进行细化，并优化资讯推荐算法，确保算法可针对用户的兴趣演化持续学习和适应。
17、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行资讯推荐方法。
18、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，执行资讯推荐方法。
19、总的说来，本专利技术具有如下优点：
20、通过利用自适应机器学习算法和融合自然语言处理与深度学习的技术，能够动态适应用户兴趣的变化和演化，增强了系统的鲁棒性，并降低了因用户行为异常变化带来的误判风险，提高了推荐资讯的个性化程度和用户的满意度。
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1.一种资讯推荐方法，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：向用户推荐定制化资讯内容时，采用一种优先级调整算法，根据用户对资讯内容的实时互动自动调整推荐内容的优先级，以实现更为精准的个性化资讯推荐。
3.根据权利要求2所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：根据用户对推荐资讯内容的互动反馈，采用增量学习机制对用户群组的代表性主题类型进行细化，并优化资讯推荐算法，确保算法针对用户的兴趣演化持续学习和适应。
4.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述自适应的机器学习算法用于识别出用户行为数据中的异常模式，并自动根据所识别的异常模式调整用户群组划分阈值，以更精准地划分具有相似行为特征的用户群组。
5.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述融合自然语言处理和深度学习的算法包括情感分析，该分析能够从用户群组的讨论和反馈中提取情感倾向，并将其作为确定主题类型时的参考因素。
6.根据权利要求3所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述增量学习机制除了依据用户反馈调整推荐模型
7.一种资讯推荐系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种资讯推荐系统，其特征在于：还包括优先级调整模块和增量学习模块，优先级调整模块用于根据用户对资讯内容的实时互动自动调整推荐内容的优先级，以实现更为精准的个性化资讯推荐；增量学习模块用于根据用户对推荐资讯内容的互动反馈，采用增量学习机制对用户群组的代表性主题类型进行细化，并优化资讯推荐算法，确保算法可针对用户的兴趣演化持续学习和适应。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行权利要求1-6中任一项所述的资讯推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，执行权利要求1-6中任一项所述的资讯推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种资讯推荐方法，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：向用户推荐定制化资讯内容时，采用一种优先级调整算法，根据用户对资讯内容的实时互动自动调整推荐内容的优先级，以实现更为精准的个性化资讯推荐。
3.根据权利要求2所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：根据用户对推荐资讯内容的互动反馈，采用增量学习机制对用户群组的代表性主题类型进行细化，并优化资讯推荐算法，确保算法针对用户的兴趣演化持续学习和适应。
4.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述自适应的机器学习算法用于识别出用户行为数据中的异常模式，并自动根据所识别的异常模式调整用户群组划分阈值，以更精准地划分具有相似行为特征的用户群组。
5.根据权利要求1所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述融合自然语言处理和深度学习的算法包括情感分析，该分析能够从用户群组的讨论和反馈中提取情感倾向，并将其作为确定主题类型时的参考因素。
6.根据权利要求3所述的一种资讯推荐方法，其特征在于：所述增量...
【专利技术属性】
技术研发人员：李苹绣，
申请(专利权)人：广东水利电力职业技术学院广东省水利电力技工学校，
类型：发明
国别省市：
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