基于深度学习的新闻推荐手机应用实现方法和系统

本申请提供一种基于深度学习的新闻推荐手机应用实现方法和系统，涉及智能信息推荐技术领域。该方法包括：获取多源数据，包括热点新闻排行榜数据、用户日历应用数据、APP使用数据、新闻停留时间数据及面部表情数据。利用深度学习构建的情绪评估模型分析面部表情确定用户情绪，当新闻停留时间短且情绪不佳时判定用户对当前推送不感兴趣。再结合日历和APP使用数据，经深度学习构建的新闻推送模型确定兴趣信息，多维度数据融合与深度学习模型的运用，能及时捕捉用户的兴趣转变迹象，快速调整推荐策略，并结合热点新闻排行榜进行精准推送。