[发明专利]一种基于集成学习的线上内容热度预测方法有效
| 申请号： | 201811295404.2 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109344319B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 龙飞;许美霞;李玉垒 | 申请（专利权）人： | 中国搜索信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06F16/33;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国富 |
| 地址： | 100000 北京市大兴*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的线上内容热度预测方法，涉及自然语言处理领域，包括预测预料的选择与爬取；对爬取的语料进行预处理；对预处理后的语料向量化，确定热度阈值；模型训练与集成。该方法综合考虑了线上内容的话题、标题和内容质量，使得预测模型具有可扩展性；使用集成学习的方法预测线上内容热度，使得预测具有鲁棒性，且更加准确；性能相近的基础学习器进行集成，可得到较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 线上 内容 热度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习的线上内容热度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，预测预料的选择与爬取；S2，对爬取语料进行预处理；S3，对预处理后的语料向量化，确定热度阈值；S4，模型训练与集成。
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