[发明专利]影视推介方法及装置在审
申请号: | 201710222143.0 | 申请日: | 2017-04-06 |
公开(公告)号: | CN107122423A | 公开(公告)日: | 2017-09-01 |
发明(设计)人: | 罗沛鹏 | 申请(专利权)人: | 深圳TCL数字技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F17/27 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287 | 代理人: | 胡海国 |
地址: | 518054 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路鲤鱼门街一号前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 影视 推介 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及电视技术领域,尤其涉及一种影视推介方法及装置。
背景技术
新闻、资讯中的每篇文章一般有一到多个主题,每个主题的用词以及前后顺序大多数具有一定的关联。尤其是关于影视方面的新闻、文章描述的主题,会包含大量相关联的影视名、导演名、演员名、内容介绍等信息。传统的影视推介大部分是运营人员在手动维护,没有考虑到主题里包含的大量相关联的影视名、导演名、演员名、内容介绍等相关联信息,大多数都是只根据影视资源的热门度、上映时间、评分等简单维度进行电影推介。这样不仅耗时耗力,而且无法对海量新闻、资讯里的影视名、导演名、演员名、内容介绍等有效信息进行充分挖掘。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种影视推介方法及装置,旨在解决无法对海量新闻、资讯里的有效信息进行充分挖掘的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供的一种影视推介方法,所述影视推介方法包括以下步骤:
接收用户输入的目标关键字,根据预设的推介模型获取所述目标关键字对应的目标词向量;
在成功获取所述目标词向量时,根据预设规则计算所述目标词向量与所述推介模型中词向量的相似度;
获取相似度在预设阈值以上的词向量对应的词为待选推介词,并根据预设规则,显示所述待选推介词对应的推介内容。
可选地,所述接收用户输入的目标关键字,根据预设的推介模型获取所述目标关键字对应的目标词向量的步骤之前包括:
获取目标网站中影视类的目标内容;
根据预设的影视词典,将所述目标内容进行中文分词;
通过开源项目将中文分词后的目标内容进行训练生成词向量,并将所述词向量存储至推介模型。
可选地,所述根据预设规则,显示所述待选推介词对应的推介内容的步骤包括:
判断所述待选推介词是否是影视名;
若所述待选推介词是影视名,则获取所述待选推介词对应的第一推介信息,所述第一推介信息包括相似度、用户评分、上映时间和点击反馈;
根据所述第一推介信息和预设权重,计算所述待选推介词的推介总分;
按照所述推介总分和预设显示个数,显示所述待选推介词对应的推介内容。
可选地,所述判断所述待选推介词是否是影视名的步骤之后还包括:
若所述待选推介词不是影视名,则获取所述待选推介词对应的第二推介信息,所述第二推介信息包括相似度、上映时间和点击反馈;
根据所述第二推介信息和预设权重,计算所述待选推介词的推介总分;
按照所述推介总分和预设显示个数,显示所述待选推介词对应的推介内容。
可选地,所述判断是否成功获取所述目标词向量的步骤之后还包括:
若未获取到目标关键字对应的目标词向量,则存储所述目标关键字,并将所述目标关键字添加到所述影视词典中。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种影视推介装置,所述影视推介装置包括以下模块:
第一获取模块,用于接收用户输入的目标关键字,根据预设的推介模型获取所述目标关键字对应的目标词向量;
计算模块,用于在判定第一获取模块成功获取所述目标词向量时,根据预设规则计算所述目标词向量与所述推介模型中词向量的相似度;
显示模块,用于获取相似度在预设阈值以上的词向量对应的词为待选推介词,并根据预设规则,显示所述待选推介词对应的推介内容。
可选地,所述影视推介装置还包括:
第二获取模块,用于获取目标网站中影视类的目标内容;
分词模块,用于根据预设的影视词典,将所述目标内容进行中文分词;
模型生成模块,用于通过开源项目将中文分词后的目标内容进行训练生成词向量,并将所述词向量存储至推介模型。
可选地,所述显示模块包括:
判断单元,用于判断所述待选推介词是否是影视名;
第一获取单元,用于判断单元判定所述待选推介词是影视名时,获取所述待选推介词对应的第一推介信息,所述第一推介信息包括相似度、用户评分、上映时间和点击反馈;
第一计算单元,用于根据所述第一推介信息和预设权重,计算所述待选推介词的推介总分;
显示单元,用于按照所述推介总分和预设显示个数,显示所述待选推介词对应的推介内容。
可选地,所述显示模块还包括:
第二获取单元,用于判断单元判定所述待选推介词不是影视名,则获取所述待选推介词对应的第二推介信息,所述第二推介信息包括相似度、上映时间和点击反馈;
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