【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种文章推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，在文章推荐领域通常采用基于机器学习模型或深度学习模型的文章推荐方法进行文章推荐。然而，在实际的应用场景中，这些模型在优化推荐算法时往往忽视了用户之间的潜在关联，由于缺乏对不同用户相关性的有效利用，导致无法根据用户之间的相关性来实现文章推荐，降低了文章推荐的准确性与相关性。
2、因此，如何提高文章推荐的准确性，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种文章推荐方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高文章推荐的准确性。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种文章推荐方法，所述方法包括：
3、获取文章数据集，并对所述文章数据集进行特征处理，得到文章特征数据；其中，所述文章特征数据的数量为多个，每一所述文章特征数据对应一篇文章；
4、获取用户数据集，并对所述用户数据集进行特征处理，得到用户特征数据；其中，所...
【技术保护点】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述文章推荐模型从多个所述文章特征数据中确定目标推荐文章，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分布特征数据包括分布均值特征数据和分布方差特征数据；所述根据所述分布特征数据计算每一所述文章特征数据的置信度上界，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标推荐文章推荐给所述用户之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述置信度上界从多个所述文章特征数据中...
【技术特征摘要】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述文章推荐模型从多个所述文章特征数据中确定目标推荐文章，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分布特征数据包括分布均值特征数据和分布方差特征数据；所述根据所述分布特征数据计算每一所述文章特征数据的置信度上界，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标推荐文章推荐给所述用户之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述置信度上界从多个所述文章特征数据中确定所述目标推荐文章，包括：
6.根据...
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