申请/专利权人：南京莱斯网信技术研究院有限公司

申请日：2021-01-22

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN112749341B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9536;G06F16/22;G06F40/30;G06F40/44;G06F18/22;G06F18/214;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.05.21#实质审查的生效;2021.05.04#公开

摘要：本发明提供了重点舆情推荐方法、可读存储介质及数据处理装置，方法包括：处理海量互联网数据，获得热点主题和对应的关键词，拓展后生成热点领域短句库，使用文本语义相似模型分析文章的热点领域话题占比，完成热点领域推荐；筛选获得高热度评级的新闻数据和高热度值的微博数据，完成新闻和微博推荐；再根据个性化用户词典，训练文本语义相似模型分析文章的个性化内容占比，完成个性化定制推荐；结合以上所有推荐，实时推送热点文章。相较于现有技术，能够根据不同平台多样化计算热度，弥补了单一热点字段评判的不足，满足多样化平台的实时重点舆情推荐，提高了推荐内容的准确性，拓展了推荐内容的覆盖面，具有优异的实时性和稳定性。

主权项：1.一种重点舆情推荐方法，其特征在于，包括：步骤1，以每小时为时间间隔，通过大数据和文档主题生成模型处理百万级互联网数据，获得热点主题和与所述热点主题对应的关键词；步骤2，根据所述热点主题和关键词，拓展所述互联网数据生成热点领域短句库，使用文本语义相似模型分析文章的热点领域话题占比，完成热点领域推荐；步骤3，根据新闻媒体的热度评级，筛选获得高热度评级的新闻数据；步骤4，根据微博媒体传播分值和热度分值，筛选获得高热度值的微博数据；步骤5，根据个性化用户词典拓展生成个性化短句库，训练所述文本语义相似模型分析文章的个性化内容占比，完成个性化定制推荐；步骤6，根据所述热点领域推荐、高热度值的新闻数据、高热度值的微博数据和个性化定制推荐，实时推送热点文章；所述步骤2包括：步骤2-1，根据所述热点主题和关键词，对存储的每个小时内百万级的互联网数据进行正则化匹配，拓展获得所述热点主题所在领域的文本数据，生成所述热点领域短句库，所述热点领域短句库是以短句为单位的文本数据集合，所述短句为包含各个热点主题的语句；所述热点领域短句库作为训练集，使用bert预训练模型获得对应句子嵌入向量；步骤2-2，使用训练获得的热点领域短句库的句子嵌入向量以及KNN相似判别模型，分析互联网实时数据中的一篇文章中各句子所属的热点领域类别，若预测的文章中各句子所属的某一热点领域类别占比最多或者占比高于句子总数目的30％，推送所述预测的文章至该热点领域类别的板块中，完成热点领域推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京莱斯网信技术研究院有限公司 重点舆情推荐方法、可读存储介质及数据处理装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD