一种基于因果干预的个性化新闻推荐方法

本发明属于新闻推荐技术领域，提出了一种基于因果干预的个性化新闻推荐方法。该方法首先通过新闻标题、类别以及新闻点击行为构建新闻的特征。其次，将流行度特征与候选感知推荐模型将结合，学习含有流行度偏差的新闻推荐模型。然后，引入因果干预技术，通过do‑干预算子切断新闻特征与流行度之间的虚假关联，有效抑制流行度偏差对用户兴趣建模的干扰。最后，设计了基于干预的推理机制，从而削弱新闻流行度偏差对用户建模的不利影响。本发明利用因果干预技术对用户新闻的相关性进行重排序，提高了新闻推荐的准确性，并为个性化新闻推荐系统提供技术支持。