一种网络话题热度预测方法

    公开(公告)号:CN106557552B

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN201610958001.6

    申请日:2016-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种网络话题热度预测方法。它包括话题检测、热度预测建模、预测热度值计算三个步骤。话题检测部分负责从网络数据中获取与用户给定话题关键词相关的话题数据。预测建模部分按照用户设定的时间粒度大小统计话题检测结果中每个时间段内的话题热度值,并计算高斯过程模型关于话题热度统计时间点的协方差矩阵,构建基于高斯过程的预测模型。预测热度值计算部分针对用户给定的预测时间点,利用构建的高斯过程模型计算话题在给定时间点的热度值。本发明综合利用信息检索技术、分类技术进行话题检测,利用高斯过程模型来进行话题热度预测,提高了话题预测的实用性和有效性。

    一种针对千万级规模新闻评论的观点挖掘方法

    公开(公告)号:CN104778209B

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201510111752.X

    申请日:2015-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种针对千万级规模新闻评论的观点挖掘方法。具体步骤如下:1)、统计千万级规模新闻评论的数量;2)、判断该数量是否大于或等于阈值K,如果是不予处理,否则进入步骤三;3)、利用中文分词工具,对数量小于阈值K的新闻标题和评论进行分词,进行词性标注;4)、根据分词结果对新闻评论聚类,得到类别标签;5)、对新闻评论进行关键词对提取;6)、统计新闻评论的比例和混杂度;7)、根据关键词对筛选并提取代表性文本。本发明利用中文分词工具,考虑汉语语言的用法和搭配关系,结合新闻标题的作用,处理千万级规模的新闻评论,具有高效性、鲁棒性和易用性等优点。

    信源重要度的评级方法及评级系统

    公开(公告)号:CN106168969A

    公开(公告)日:2016-11-30

    申请号:CN201610524367.2

    申请日:2016-07-05

    CPC classification number: G06F17/3089

    Abstract: 本发明提供一种信源重要度的评级方法及评级系统,评级方法包括:步骤1,计算信源所属网站的网站重要度值W1;步骤2,计算信源在所属行业的行业重要度值W2;步骤3,预设定网站重要度权重值C1和行业重要度权重值C2;根据下式计算得到信源重要度值M:信源重要度值M=网站重要度值W1*网站重要度权重值C1+行业重要度值W2*行业重要度权重值C2;步骤4,根据信源重要度值M对信源进行重要度评级,并输出信源重要度评级结果。优点为:本发明能够对信源进行客观、科学合理、有效实用的信源重要度评级。

    一种基于用户画像的短文本分类方法

    公开(公告)号:CN106126605A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610453205.4

    申请日:2016-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的短文本分类方法。本方法为:1)基于用户发出的短文本数据生成对应用户的用户画像;其中,用户ui的用户画像为用户ui属于类别ci的值;2)采用分类器对该用户ui的短文本TS进行分类,得到该短文本TS所属类别的可能性F={f1,...,fi,...,fm};3)根据用户ui的用户画像与F={f1,...,fi,...,fm}计算该短文本TS属于各类别的值,选出最大的类别结果作为该短文本TS的类别标签。本发明大大增加了分类的准确率。

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