[發(fā)明專利]新聞推薦方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011224228.0 | 申請日： | 2020-11-05 |
| 公開（公告）號： | CN112328879B | 公開（公告）日： | 2023-07-28 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 陳輝 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國平安人壽保險股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9535 | 分類號： | G06F16/9535;G06F40/284;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414 | 代理人： | 冷仔 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 新聞 推薦 方法 裝置 終端設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請適用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種新聞推薦方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：分別提取點擊新聞和候選新聞的隱語義特征得到點擊隱語義特征和候選隱語義特征；將候選新聞加入新聞點擊序列生成目標(biāo)點擊序列，根據(jù)點擊隱語義特征和候選隱語義特征提取目標(biāo)點擊序列的序列向量特征；根據(jù)序列向量特征對候選新聞進行點擊預(yù)測得到點擊概率；若點擊概率大于概率閾值，則將候選新聞對用戶進行推薦。本申請通過將候選新聞加入新聞點擊序列生成目標(biāo)點擊序列，并提取目標(biāo)點擊序列的序列向量特征，能有效的提取到點擊新聞與候選新聞之間的順序特征，提高了對點擊新聞和候選新聞特征提取的完整性。此外，本申請還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種新聞推薦方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
新聞作為信息化社會中重要的傳播信息內(nèi)容的服務(wù)產(chǎn)品，已成為移動互聯(lián)網(wǎng)信息時代為人們提供信息內(nèi)容服務(wù)的重要形式，而如何向人們精準(zhǔn)推送喜好程度較高的新聞內(nèi)容則是科技人員或服務(wù)提供者研究的重點。
現(xiàn)有的新聞推薦過程中，均是對用戶的點擊新聞進行文章內(nèi)容的特征提取，基于提取到的文章內(nèi)容的特征與候選新聞進行匹配得到用戶對候選新聞的點擊率，最終基于候選新聞的點擊率判斷是否對候選新聞進行新聞推薦，但現(xiàn)有的新聞推薦過程中，忽略了點擊新聞與候選新聞之間的順序特征，進而導(dǎo)致點擊新聞與候選新聞之間順序特征提取的缺失，使得新聞推薦準(zhǔn)確率低下。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本申請實施例提供了一種新聞推薦方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)的新聞推薦過程中，由于點擊新聞與候選新聞之間順序特征提取的缺失，所導(dǎo)致的新聞推薦準(zhǔn)確率低下的問題。
本申請實施例的第一方面提供了一種新聞推薦方法，包括：
獲取用戶的歷史新聞點擊信息和候選新聞，所述歷史新聞點擊信息包括不同點擊新聞和對應(yīng)的新聞點擊序列；
分別提取所述點擊新聞和所述候選新聞的隱語義特征，得到點擊隱語義特征和候選隱語義特征；
將所述候選新聞加入所述新聞點擊序列，生成目標(biāo)點擊序列，并根據(jù)所述點擊隱語義特征和所述候選隱語義特征提取所述目標(biāo)點擊序列的序列向量特征；
根據(jù)所述序列向量特征對所述目標(biāo)點擊序列中的所述候選新聞進行點擊預(yù)測，得到點擊概率；
若所述點擊概率大于概率閾值，則將所述候選新聞對用戶進行推薦。
進一步地，所述分別提取所述點擊新聞和所述候選新聞的隱語義特征，得到點擊隱語義特征和候選隱語義特征，包括：
將所述點擊新聞和所述候選新聞分別輸入語義提取網(wǎng)絡(luò)；
根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)對所述點擊新聞和所述候選新聞進行特征提取，得到所述點擊隱語義特征和所述候選隱語義特征。
進一步地，述根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)對所述點擊新聞和所述候選新聞進行特征提取，包括：
根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)中的嵌入層分別對所述點擊新聞和所述候選新聞中的標(biāo)題和實體詞進行特征提取，得到點擊特征和候選特征；
根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)中的Transformer層提取所述點擊特征和所述候選特征的特征信息，得到點擊向量特征和候選向量特征；
根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)中的池化層對所述點擊向量特征和所述候選向量特征進行池化處理，得到所述點擊隱語義特征和所述候選隱語義特征。
進一步地，所述根據(jù)所述語義提取網(wǎng)絡(luò)中的嵌入層分別對所述點擊新聞和所述候選新聞中的標(biāo)題和實體詞進行特征提取，得到點擊特征和候選特征，包括：
分別對所述點擊新聞和所述候選新聞中的標(biāo)題和實體詞進行分詞，得到點擊標(biāo)題分詞、點擊實體分詞、候選標(biāo)題分詞和候選實體分詞；
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