Word2Vec新闻推荐系统设计与实现*——基于Attention机制与Embedding优化

情报探索 ›› 2024, Vol. 1 ›› Issue (10): 1-.

• 工作研究 •

Word2Vec新闻推荐系统设计与实现*——基于Attention机制与Embedding优化

（福州理工学院电子工程学院福建福州 350506）

出版日期:2024-10-15 发布日期:2024-11-20
作者简介:陈宇（1985—），男，硕士，副教授，高级工程师，研究方向为分布式大数据技术应用、机器视觉算法，已发表论文2篇。
基金资助:
*本文系福建省中青年教师教育科研项目（科技类）“基于2-DCNN的人体异常姿态检测系统”（项目编号：JAT220483）；福州理工学院校级教学改革研究课题项目“基于云实践教学平台的云计算课程教学改革研究与实践”（项目编号：LGJG2021019）研究成果之一。

Online:2024-10-15 Published:2024-11-20

摘要/Abstract

摘要：

［目的／意义］设计基于Attention机制与Embedding优化的Word2Vec新闻推荐系统，通过词向量计算上的性能提升改善推荐成效。［方法/过程］重点解决改进Word2Vec的新闻推荐系统建设中的3个关键技术难点：①基于Attention机制与Embedding优化的Word2Vec模型构建，为系统提供词向量计算神经网络；②MongoDB及Redis数据库的可用性提升，提升分布式框架下的数据库架构鲁棒性；③构建智能监控与运维平台。［结果/结论］对比Word2Vec，基于Attention机制与Embedding优化的Word2Vec在损失值和准确率方面明显提升，数据库层优化及智能监控与运维平台提升系统可靠性和稳定性。

陈宇.

Word2Vec新闻推荐系统设计与实现*——基于Attention机制与Embedding优化 [J]. 情报探索, 2024, 1(10): 1-.

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