CN114722287B 一种融入层级结构的长短期推 荐方法 （西安邮电大学）_第1页
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文档简介

本发明提出一种融入层级结构的长短期推技术方案主要包括以下步骤：(1)提取新闻特征(2)提取用户的长期行为特征(3)提取用户的短2子主题级别的兴趣表示层用来获取细粒度的用户兴趣，由多个子主题级兴趣表示组k为第k个被点击的新闻在Nij中的注意力权重，为在Nij中点击的第k个新闻的主题级别的兴趣表示层用来获取粗粒度的用户兴趣，由多个34特上的行为与新闻浏览记录结合来进行用户建模；Liu等人提出用新闻类别及贝叶斯模型使用了标题长度，实体名等粗粒度信息来建模新闻表示，没有挖掘更细粒度的语义信息。56[0021]其中αk为第k个被点击的新闻在Nij中的注意力权重，为在Nij中点击的第k个新[0022]主题级别的兴趣表示层用来获取粗粒度的用户兴趣，由多个主题级兴趣表示组[0026]用户级别的长期兴趣表示是从主题级别的兴趣表示中学习的，与前两个表示类[0032]通过对用户最终表示和候选新闻表示进行向量内积得到用户点击候选新闻的概7本发明分别学习了用户的长期兴趣和短期兴趣，相比于基线方法对用户表示的单一学习

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