本發明涉及人工智能與信息推薦,尤其涉及基于人工智能的新聞推薦系統及方法。
背景技術:
1、隨著互聯網技術的飛速發展,信息獲取的方式和渠道變得更加多樣化,新聞閱讀已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。然而,面對海量的新聞,用戶在獲取自己感興趣的新聞內容時,常常面臨信息過載的問題。為了幫助用戶從海量的新聞中迅速找到符合個人興趣的內容,新聞推薦系統應運而生。這些新聞推薦系統通過分析用戶的行為和偏好,為用戶提供個性化的新聞推薦,從而提升用戶對新聞閱讀的體驗并增加用戶的粘性。
2、近年來,人工智能技術,特別是深度學習技術的進步,為新聞推薦系統的智能化發展提供了新的可能性。通過機器學習和深度學習技術,新聞推薦系統能夠從用戶的歷史行為中挖掘出更為復雜和隱性的興趣模式,并實時調整新聞推薦策略,提供更加精準和個性化的服務。同時,隨著社交媒體和移動互聯網的發展,用戶在不同平臺上的行為數據日益增多,新聞內容的多樣性和用戶的需求也變得更加復雜,如何有效利用用戶行為數據和新聞內容來提升新聞推薦系統的效果成為了研究的熱點。
3、此外,新聞內容本身的時效性和熱點性也是新聞推薦系統需要重點考慮的因素。隨著新聞事件的不斷發展,用戶的關注點也在動態變化,如何在新聞推薦過程中有效整合實時熱點信息,使新聞推薦內容與當前熱點保持一致,是提升新聞推薦系統價值的關鍵之一。
4、現有的新聞推薦系統存在如下技術問題:用戶興趣建模存在片面性,難以全面捕捉用戶的興趣;新聞內容分析存在局限性,導致預測的準確性不高;個性化推薦方面,精度有待提高,難以精準匹配用戶偏好;模型的適應性差,對新情況和新用戶的適應能力較弱;新聞推薦系統的實時性有待提升;以及推薦結果缺乏靈活性和動態性,難以迅速響應和滿足用戶不斷變化的需求。
技術實現思路
1、本發明提供基于人工智能的新聞推薦系統及方法,以解決用戶興趣建模存在片面性,難以全面捕捉用戶的興趣;新聞內容分析存在局限性,導致預測的準確性不高;個性化推薦方面,精度有待提高,難以精準匹配用戶偏好;模型的適應性差,對新情況和新用戶的適應能力較弱;新聞推薦系統的實時性有待提升;以及推薦結果缺乏靈活性和動態性,難以迅速響應和滿足用戶不斷變化的需求的技術問題。
2、本發明的基于人工智能的新聞推薦系統及方法,具體包括以下技術方案:
3、一種基于人工智能的新聞推薦方法,包括以下步驟:
4、s1、采集并預處理用戶行為數據和新聞內容數據,得到預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列;基于預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列,通過多層次非線性自適應注意力網絡,生成用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量;
5、s2、基于用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量,引入動態雙向傳播網絡模型,得到綜合表示向量;基于綜合表示向量,得到動態雙向傳播網絡模型的預測值;基于動態雙向傳播網絡模型的預測值,計算損失函數;動態調整動態雙向傳播網絡模型參數,優化動態雙向傳播網絡模型,直至損失函數達到最小值,得到最終動態雙向傳播網絡模型。
6、優選的,所述s1,具體包括:
7、在多層次非線性自適應注意力網絡中,引入多層次的注意力機制和自適應權重調整。
8、優選的,所述s1,具體包括:
9、將預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列作為多層次非線性自適應注意力網絡的輸入,在每一層非線性自適應注意力網絡中計算用戶向量和新聞向量之間的相似度,并得到用戶向量和新聞向量之間的注意力權重。
10、優選的,所述s1,具體包括:
11、基于用戶向量和新聞向量之間的注意力權重和多層次非線性自適應注意力網絡當前層的隱藏狀態向量,得到多層次非線性自適應注意力網絡下一層的隱藏狀態向量。
12、優選的,所述s1,具體包括:
13、通過對多層次非線性自適應注意力網絡中各層的隱藏狀態向量進行加權組合,生成用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量。
14、優選的,所述s2,具體包括:
15、在動態雙向傳播網絡模型的實現過程中,通過雙向信息流動和動態路徑調整,基于用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量,生成正向和反向嵌入向量;基于正向和反向嵌入向量,得到綜合表示向量。
16、優選的,所述s2,具體包括:
17、基于動態雙向傳播網絡模型的預測值,定義損失函數;損失函數的計算公式為:
18、,
19、其中,表示損失函數;表示動態雙向傳播網絡生成的第個樣本的實際標簽;表示動態雙向傳播網絡模型對第個樣本的預測值;表示樣本的總數;是正則化系數,用于控制正則化項的權重;表示正則化;表示第層非線性自適應注意力網絡的權重矩陣;表示非線性自適應注意力網絡的層次總數。
20、一種基于人工智能的新聞推薦系統,包括以下部分:
21、數據采集模塊,實時采集用戶行為數據和新聞內容數據,將用戶行為數據和新聞內容數據傳遞至數據預處理模塊;
22、數據預處理模塊,對用戶行為數據和新聞內容數據分別進行預處理,形成預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列;將預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列傳遞至自適應注意力模塊;
23、自適應注意力模塊,基于預處理后的用戶向量序列和預處理后的新聞向量序列,引入多層次非線性自適應注意力網絡,計算每一層非線性自適應注意力網絡中用戶向量和新聞向量之間的相似度,從而得到用戶向量和新聞向量之間的注意力權重;動態調整用戶向量和新聞向量之間的注意力權重,并計算多層次非線性自適應注意力網絡各層的隱藏狀態向量;對多層次非線性自適應注意力網絡的各層的隱藏狀態向量進行加權組合,生成用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量;將用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量傳遞至動態雙向傳播模塊;
24、動態雙向傳播模塊,基于用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量,通過動態雙向傳播網絡模型,生成正向和反向交互嵌入向量;基于正向和反向交互嵌入向量,生成綜合表示向量;將綜合表示向量傳遞至預測與損失計算模塊;
25、預測與損失計算模塊,基于綜合表示向量,得到動態雙向傳播網絡模型的預測值,并使用損失函數計算預測誤差,將損失函數傳遞至模型優化與迭代模塊;
26、模型優化與迭代模塊,調整動態雙向傳播網絡模型的參數,優化動態雙向傳播網絡模型,直至損失函數達到最小值,得到最終動態雙向傳播網絡模型。
27、本發明的技術方案的有益效果是:
28、1、多層次非線性自適應注意力網絡通過多層次的注意力機制和自適應權重調整,有效捕捉用戶興趣和新聞內容之間的復雜交互關系,生成用戶興趣和新聞內容的交互嵌入向量;通過融合多層次的交互嵌入向量,形成高度抽象的用戶興趣表示,能夠更準確地反映用戶對不同新聞內容的興趣傾向,從而提升個性化新聞推薦的精度。
29、2、動態雙向傳播網絡模型不僅實現了用戶興趣與新聞內容的雙向交互建模,還通過雙向信息流動和動態路徑調整,實現了用戶興趣與新聞內容的深度融合,從而確保新聞推薦結果的準確性和個性化;通過高維度的綜合表示向量,動態雙向傳播網絡模型能夠動態反映用戶興趣的變化,并針對新聞內容進行實時調整,從而增強動態雙向傳播網絡模型的自適應能力。
30、3、通過反向傳播算法和梯度下降等優化算法,新聞推薦系統能夠不斷調整和優化動態雙向傳播網絡模型的參數,使損失函數達到最小值,使得動態雙向傳播網絡模型的預測值更加接近實際情況;交叉熵損失函數和正則化項的結合,不僅有效減少了預測誤差,還避免了動態雙向傳播網絡模型的過擬合,保證了新聞推薦系統的泛化能力和穩定性。