一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法技术

本发明专利技术属于新闻内容推荐技术领域，具体公开提供的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，该方法包括：收集目标用户的注册信息和访问信息；对目标用户进行分类，并进行类别标记；从预设的基准推荐模型库中选择目标用户匹配的基准推荐模型；对基准推荐模型进行修正；构建目标用户画像；分析目标用户的兴趣动态，设置目标用户画像的监控调整频率；将目标用户画像、目标用户画像的监控调整频率和目标推荐模型上传至新闻推送平台。本发明专利技术规避了当前两种固定推荐模型存在各项问题，确保了新领域内容推荐设置的合理性以及推荐内容的针对性，同时通过设置监控调整频率能够便于及时调整推荐内容，保持与用户兴趣的一致性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于新闻内容推荐，涉及一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法。

技术介绍

1、新闻是一种传递最新信息、报道社会事件和传播观点的媒体形式。在信息爆炸的时代，对新闻的准确、及时和客观性要求越来越高，而新闻媒体则成为了人们了解世界的主要渠道之一，在此背景下凸显了新闻内容推荐处理的重要性。

2、目前新闻内容推荐主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种主要类型。基于内容的推荐系统会分析文章的文本内容、标签等特征，然后根据用户的兴趣匹配相似的内容进行推荐。而协同过滤推荐则是通过分析用户的行为数据，比如点击、阅读、评论等，来预测用户可能感兴趣的内容。

3、针对当前现有两种新闻内容推荐方式还存在以下几个方面的不足：1、仅根据内容推荐会导致推荐内容的多样性不足，当前倾向不断强化用户已有的兴趣，缺乏推荐新领域的内容，使得用户始终处于“信息茧房”中，较难接触到新的兴趣领域。

4、2、仅根据协同过滤推荐存在冷启动问题，即对于新用户或新新闻缺乏足够的数据进行推荐，以及稀疏性问题，即量用户和新闻间的交互非常稀少，难以找到相似用户或新闻。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：该方法包括：

2.如权利要求1所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述对所述目标用户进行分类，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述判断目标用户的类别倾向，包括：

4.如权利要求3所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述统计目标用户的访问持续度，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述设置访问持续影响权重，包括：

6.如权利要求3所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：该方法包括：

2.如权利要求1所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述对所述目标用户进行分类，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述判断目标用户的类别倾向，包括：

4.如权利要求3所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述统计目标用户的访问持续度，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：所述设置访问持续影响权重，包括：

6.如权利要求3所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：周庆沁，陈相雨，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：