[发明专利]一种事件描述对象推荐方法及装置

权利要求书

1.一种事件描述对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

确定事件描述对象描述的事件的发生日期，以及表征所述事件描述对象的语义特征的特征向量；

根据所述发生日期和所述特征向量对事件描述对象进行聚类，确定事件描述对象所隶属的事件簇；

根据对事件描述对象估计的点击率，确定事件描述对象在所隶属的事件簇中的第一推荐优先级；

根据所隶属的事件簇中的所有事件描述对象的点击率，确定所隶属的事件簇的第二推荐优先级；

根据事件描述对象在所隶属的事件簇中的第一推荐优先级，以及所隶属的事件簇的第二推荐优先级，确定事件描述对象的综合推荐优先级；

所述根据对事件描述对象估计的点击率，确定事件描述对象在所隶属的事件簇中的第一推荐优先级，包括：

提取事件描述对象的多维度静态特征；

将所述多维度静态特征和所述特征向量进行合并，得到表征事件描述对象的组合向量；

根据所述组合向量和点击率预估模型，估计事件描述对象的点击率；所述点击率预估模型，是根据已推荐的事件描述对象的组合向量和真实点击率确定的、用于估计事件描述对象的点击率的模型；

根据估计出的事件描述对象的点击率的大小，确定事件描述对象在所隶属的事件簇中的第一推荐优先级的高低。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述发生日期和所述特征向量对事件描述对象进行聚类前，所述方法还包括：

根据事件领域模型确定事件描述对象所属的事件领域；所述事件领域模型是根据已知事件领域的事件描述对象确定的、用于确定事件描述对象属于预设事件领域的概率的模型；

根据事件描述对象所属的事件领域，对事件描述对象进行预聚类；则，

所述根据所述发生日期和所述特征向量对事件描述对象进行聚类，包括：

根据所述发生日期和所述特征向量对预聚类后的事件描述对象进行聚类。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据事件领域模型确定事件描述对象所属的事件领域，包括：

确定事件描述对象的分词的词向量；

将事件描述对象的分词的词向量组成的矩阵输入事件领域模型，获得事件描述对象属于预设事件领域的概率；

根据事件描述对象属于预设事件领域的概率的大小，确定事件描述对象所属的事件领域。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定表征事件描述对象的语义特征的特征向量，包括：

对事件描述对象进行分词处理获得事件描述对象的分词结果；

根据分词结果和语义特征向量模型，确定表征事件描述对象的语义特征的特征向量；所述语义特征向量模型为doc2vec模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述发生日期和所述特征向量对事件描述对象进行聚类，确定事件描述对象所隶属的事件簇，包括：

根据所述发生日期确定事件描述对象描述的事件的时间属性，所述时间属性包括：未来型或当前型；

根据确定出的时间属性和所述发生日期，对事件描述对象进行预聚类；

根据所述特征向量对预聚类后的事件描述对象进行聚类，确定事件描述对象所隶属的事件簇。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量对预聚类后的事件描述对象进行聚类，确定事件描述对象所隶属的事件簇，包括：

计算所述特征向量与目标事件簇的聚类中心的余弦相似度；所述聚类中心为表征事件簇中存储的事件描述对象的特征向量的平均向量；所述目标事件簇为与预聚类后的事件描述对象描述的事件的发生时间和时间属性相同的事件簇；

确定计算出的余弦相似度中的最大值是否大于第一阈值；

若为是，将所述最大值对应的目标事件簇确定为事件描述对象所隶属的事件簇。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，若计算出的余弦相似度中的最大值不大于第一阈值，所述方法还包括：

当事件描述对象对应的时间属性为未来型时，新建事件簇作为事件描述对象所隶属的事件簇；

当事件描述对象对应的时间属性为当前型时，将事件描述对象丢弃。