[发明专利]一种新闻推荐系统在审
| 申请号： | 201410403378.6 | 申请日： | 2014-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN105447013A | 公开（公告）日： | 2016-03-30 |
| 发明（设计）人： | 李涛;李千目;杨文;徐建;侯君;薛荧荧;李建妹 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学常熟研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215513 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 新闻 推荐 系统 | ||
1.一种新闻推荐系统，包括用户历史数据的挖掘，数据相关性的分析，以及对特征数据的排名，其特征在于：所述的数据相关性分析通过挖掘短语之间的内在关系，构建一个新闻推荐超图模型，在超图模型中，节点表示短语，边表示短语与短语之间的某种内在联系，边的权值用来表示这种关联的贡献度。
2.根据权利要求1所述的新闻推荐系统，其特征在于：所述的短语包括读者、文章、主题和命名实体。
3.根据权利要求2所述的新闻推荐系统，其特征在于：对文章进行三层贝叶斯概率模型建立选取短语。
4.根据权利要求2所述的新闻推荐系统，其特征在于：对于命名实体，利用自然语言处理工具进行信息提取。
5.根据权利要求1-4任一所述的新闻推荐系统，其特征在于：所述的数据相关性的分析的权重值可以通过稀疏权重矩阵查找对比。
6.根据权利要求1所述的新闻推荐系统，其特征在于：所述的数据相关性分析在构建超图模型之前还包括预处理步骤，删除较少访问的的数据排除非期望噪声数据。
7.根据权利要求1所述的新闻推荐系统，其特征在于：所述的用户历史数据的挖掘模块基于用户的历史阅读记录建立读者的优先文档，而读者优先文档建立的关键是新闻稿件中的一些命名实体，包括事件的发生时间，事件的发生地点以及事件的参与者。
8.根据权利要求7所述的新闻推荐系统，其特征在于：相似新闻图形中，通过生成的超图模型，对相似图形的稀疏权重矩阵中的特征数据进行排序，生成用户优先文档。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学常熟研究院有限公司，未经南京理工大学常熟研究院有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410403378.6/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
