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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明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。
主权项：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：收集目标用户的注册信息和访问信息；根据目标用户的注册信息和访问信息，对所述目标用户进行分类，并进行类别标记；根据目标用户的类别标记，从预设的基准推荐模型库中选择该目标用户匹配的基准推荐模型；根据目标用户的访问信息，对基准推荐模型进行修正，将修正后的基准推荐模型作为目标用户的目标推荐模型；从目标用户的注册信息中截选出个人信息，将个人信息、类别标签和目标推荐模型进行关联，形成目标用户画像；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法
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