[发明专利]一种基于主题模型和用户行为数据的文本写作实时推荐方法在审
| 申请号： | 202110396214.5 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN112989025A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 黎德锟 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/33 |
| 代理公司： | 济南知来知识产权代理事务所(普通合伙) 37276 | 代理人： | 张峰 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主题模型和用户行为数据的文本写作实时推荐方法，包括：对历史文档进行LDA主题模型建模，得到历史文档的主题特征；获取当前写作文档的文本数据，通过计算TextRank算法得到当前文档的topK关键词及词频信息；对文档关键词和各主题的topK关键词取并集；对求取并集后的文档向量与各主题主题词向量计算余弦相似度生成该文档的主题向量，对文档主题向量和各历史文档的主题向量计算余弦相似度并排序，得到相似度矩阵且归一化处理；获取历史文档写作的用户行为数据并建模，计算得到历史文档的个性化评分并归一化处理，结合主题相似度对所有文档综合评分，得到按综合评分进行排序的推荐列表并递减排序，取TOP‑N文档进行推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主题 模型 用户 行为 数据 文本 写作 实时 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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