[发明专利]一种用户文本信息分析方法及装置在审
| 申请号： | 201711118314.1 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN110019796A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 张健;齐林;何琼;李飞;胡泽 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思元知识产权代理事务所(普通合伙) 11598 | 代理人： | 余光军 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用户文本信息分析方法，对待分析文本信息进行预处理；对预处理后的待分析文本信息进行潜在主题挖掘，获取文本的主题概率分布；针对所述主题概率分布计算文本的相似度，根据相似度进行用户特征值聚类；对聚类后的待分析文本信息进行数字化标记，得到待分析样本数据；将待分析样本数据输入预先建立的用户偏好分析模型中，得到用户偏好分析结果。该方案中，通过深入挖掘用户文本特征，计算用户间文本相似度，并根据相似度距离进行聚类分析，简化深度神经网络隐含层的结构，提高深度神经网络的学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 文本信息 分析 预处理 用户偏好分析 用户文本信息 概率分布 神经网络 样本数据 相似度 聚类 文本 分析方法及装置 潜在主题挖掘 文本相似度 相似度距离 聚类分析 学习效率 用户文本 预先建立 隐含层 数字化 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种用户文本信息分析方法，其特征在于，包括如下步骤：对待分析文本信息进行预处理；对预处理后的待分析文本信息进行潜在主题挖掘，获取文本的主题概率分布；针对所述主题概率分布计算文本的相似度，根据相似度进行用户特征值聚类；对聚类后的待分析文本信息进行数字化标记，得到待分析样本数据；将待分析样本数据输入预先建立的用户偏好分析模型中，得到用户偏好分析结果。
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