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用NLP打造小说深度学习推荐系统

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发布时间:2022-05-30 11:46:47 浏览: 0 评论 : 责任编辑: admin

使用价值成效

应用百度搜索语言表达解决基本技术性的系列产品插口对作品具体内容、客户信息开展全方位svm算法。为话本小说深度神经网络推荐算法给予了至关重要的特点生产加工计划方案,通过好几个版迭代开发,进而使全部话本小说APP客户阅读文章时间提升70%。

实例小故事

关键需求

小说集客户兴趣爱好多种多样,定向推广必定比千人一面的作用好些,总流量根据个性化推荐开展派发,不但能节省人力资源,还能巨大地提高消费者的阅读文章时间。为了更好地提高个性化推荐的精确度大家必须获得充足准确的客户特点和作品具体内容特点。而要想获得准确的客户特点和言情小说的信息特点,客户svm算法和作品具体内容空间向量搭建看起来尤为重要,这也是话本小说要想处理的问题。

解决方法

为了更好地获得准确的客户特点,话本小说对客户选取的兴趣爱好标识、历史搜索、个人收藏历史时间等文字信息内容融合后,连接百度搜索语言表达解决基本技术性的词法分析插口,百度搜索的词法分析插口能向使用者给予中文分词、词性标注、取名实体识别三大作用,并且优化算法实际效果大幅度领跑已公布的流行汉语词法分析实体模型, 话本小说依据词法分析导出的结论,获取出精确的客户特点。

根据百度搜索语言表达解决基本技术性的词向量表明插口对数十万部原创作品开展解决,百度搜索的词向量表明插口可以将语言表达词汇表中的词投射成一个长短固定不动的空间向量,词汇表中任何的词向量组成一个向量空间,每一个词全是这个词向量空间中的一个点,进而可以完成文档的可测算。话本小说依据搜索引擎的词向量表明插口搭建小说集的具体内容空间向量。

依据获取出的客户特点和搭建的作品具体内容空间向量,融合话本小说特有的个性化推荐系统软件配对,完成客户定向推广,客户每一次更新、点一下结论均不一样。不但节省了人工并且提高了使用者的阅读文章时间。

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