一种基于在线自学习的个性化新闻投放系统及方法
文献类型:专利
作者 | 韩小宁; 陈正仓; 冷雨泉; 张会文; 张伟; 蔺兆宝; 付明亮 |
发表日期 | 2019-04-30 |
著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明 |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 本发明涉及一种基于在线自学习的个性化新闻投放系统,新闻获取模块用于通过网络爬虫在网络上实时抓取新闻,将抓取到的新闻发送给预处理模块;预处理模块用于对抓取到的新闻进行预处理,并将预处理后的新闻发送到主题分类模块;主题分类模块用于对得到的新闻进行主题分类,并将分类后的新闻存储于数据库中;自学习用户行为建模模块用于通过记录用户读取新闻的经验来估计不同主题新闻对于用户的价值;新闻投放模块用于根据当前候选推荐新闻的价值排序向用户投放用户认为最有价值的新闻。本发明简化了传统推荐方法的复杂计算,在新闻投放上实现了个性化,提升了服务质量,减少了对于用户信息的依赖,实现了虚拟的用计算机模拟用户决策的过程。 |
申请日期 | 2017-10-23 |
语种 | 中文 |
状态 | 公开 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/24628] |
专题 | 沈阳自动化研究所_空间自动化技术研究室 |
作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 韩小宁,陈正仓,冷雨泉,等. 一种基于在线自学习的个性化新闻投放系统及方法. 2019-04-30. |
入库方式: OAI收割
来源:沈阳自动化研究所
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