[发明专利]一种基于机器学习的版权追踪方法在审
| 申请号： | 201811532787.0 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109635090A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 王泽 | 申请（专利权）人： | 安徽中船璞华科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/951;G06F21/10 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的版权追踪方法，涉及网络文献版权追踪技术领域。本发明包括：构件神经网络主题模型，对用户录入文章的语义分析提取关键词；将关键词作为搜索引擎的输入参数，获取搜索结果集；通过爬虫算法，获取搜索结果集中搜索结果对应网页中的目标文章；通过Word2Vec算法模型计算网页中的目标文章与用户录入文章内容的相似度。本发明通过获取与预发布文章主题相似度高的关键字，并通过关键字在互联网网站获取与关键字匹配的目标文章，最后通过文本内容比较算法比较预发布文章与目标文章的相似度判断预发布文章是否存在版权侵犯，方便操作、提高互联网文章版权追踪效率并且提高预发布文章与目标文章的相似度的准确率和可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 版权追踪 搜索结果 相似度 基于机器 发布 录入 网页 关键字匹配 互联网网站 互联网文章 相似度判断 爬虫 版权侵犯 比较算法 方便操作 神经网络 输入参数 搜索引擎 算法模型 文本内容 文章内容 文章主题 语义分析 主题模型 可信度 准确率 算法 学习 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的版权追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：构件神经网络主题模型，利用TF‑IDF算法与TextRank算法相结合，通过对用户录入文章的语义分析提取关键词；步骤二：将所述关键词作为搜索引擎的输入参数，获取搜索结果集；步骤三：通过爬虫算法，获取所述搜索结果集中搜索结果对应网页中的目标文章；步骤四：通过Word2Vec算法模型计算网页中的所述目标文章与用户录入文章内容的相似度。
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