摘要
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的文化传播内容推荐方法。包括以下步骤：收集用户行为数据和文化内容数据；对行为数据和文化内容数据分别进行预处理，以分别提取用户特征向量和文化内容特征向量；将用户特征向量和文化内容特征向量输入到深度学习模型中，深度学习模型包括依次连接的嵌入层、注意力机制层、全连接层，通过深度学习模型计算用户与文化内容之间的相关性得分；根据相关性得分对文化内容进行排序，向用户推荐相关性得分高的文化内容。本发明通过对用户行为特征和文化内容特征进行深度建模，克服数据稀疏性问题，准确挖掘用户与文化内容之间的潜在关系，从而提高文化传播内容推荐的精准度和个性化程度。
