一种基于分层隐变量模型的新闻推荐方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610897806.4
IPC分类号：G06F16/35
申请日期：
2016-10-14
申请人：
厦门大学

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著录项信息

专利名称	一种基于分层隐变量模型的新闻推荐方法
申请号	CN201610897806.4	申请日期	2016-10-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-08-11	公开/公告号	CN107038184A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5查看分类表>
申请人	厦门大学	申请人地址	福建省厦门市思明南路422号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厦门大学	当前权利人	厦门大学
发明人	洪文兴;纪幼纯;郑晓晴
代理机构	厦门创象知识产权代理有限公司	代理人	尤怀成

摘要

本发明公开了一种基于分层隐变量模型的新闻推荐方法，先从各大门户网站抽取不同类型的新闻，然后根据新闻的标签，提取新闻特征，对于系统注册用户，提取用户显式特征及隐式特征构成用户特征，根据用户特征和新闻特征，对用户和新闻进行聚类，对聚类之后的新闻和用户采用不同的隐变量模型，预测用户对新闻的评分，再选出评分最高的若干条条新闻，给用户推荐个性化新闻。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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