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申请/专利权人：浙商证券股份有限公司
摘要：本发明公开一种资讯推荐方法、系统及装置，方法包括：获取相关数据以形成数据集，对所述数据集进行预处理得到处理数据集；基于用户特征集及资讯文本标签形成交叉特征集；构建资讯推荐预训练模型，基于用户特征集、交叉特征集及序列数据集对资讯推荐预训练模型进行训练，得到资讯推荐模型；资讯推荐模型对目标相关数据进行推理预测，得到资讯推荐结果。本发明通过基于用户相关数据及资讯相关数据形成交叉特征集，进而训练生成资讯推荐模型，从不同维度不同方向上提升资讯推荐模型的准确性和多样性。另外，由于数据的事实更新以及数据的广度，因此提升了推理过程中的准确度。
主权项：1.一种资讯推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取相关数据以形成数据集，对所述数据集进行预处理得到处理数据集，其中，所述相关数据包括用户相关数据及资讯相关数据；基于相关数据得到用户特征集，基于资讯相关数据得到资讯特征集及资讯文本标签，基于用户特征集及资讯文本标签形成交叉特征集；构建资讯推荐预训练模型，资讯推荐预训练模型包括输入层、共享特征结构层、主结构层及输出层，输入层接收用户特征集、交叉特征集及资讯特征集，共享特征结构层对用户特征集、交叉特征集及资讯特征集分别进行处理得到对应的向量表征，主结构层对资讯特征集对应的向量表征进行处理得到用户资讯向量表征，输出层将用户向量表征、交叉向量表征及用户资讯向量表征进行融合得到推荐分数；基于交叉特征集及序列数据集对资讯推荐预训练模型进行训练，得到资讯推荐模型；所述资讯推荐模型对目标相关数据进行推理预测，得到资讯推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙商证券股份有限公司 资讯推荐方法、系统及装置
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