[发明专利]一种基于LDA模型的新闻自动标签方法在审
| 申请号： | 202010040359.7 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111259143A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 徐然婷;刘一鸣;李焱 | 申请（专利权）人： | 山东劳动职业技术学院（山东劳动技师学院） |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06F16/957;G06F16/955 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于新闻自动标签技术领域，公开了一种基于LDA模型的新闻自动标签方法。本发明通过提供的新闻抽取方法根据分析中文新闻网页的标签和分块特征，提出了一种标签块定位方法；不需要人工参与，解决了传统的新闻关键信息抽取需要构造模板的问题；通过标签块定位，缩小了抽取新闻发布时间和来源的范围，并通过分析提炼了新闻发布时间、来源的样式，提高了抽取准确率；同时，通过提供的新闻推荐方法不仅克服了基于内容的推荐算法的项目特征提取困难的缺点，而且对用户的特征进行初步及二次提取，解决了协同过滤的推荐算法的冷启动问题；本方法利用文档相似性计算原理，在用户刷新推荐列表时，做到快速捕捉用户的兴趣点，做到实时准确的推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lda 模型 新闻 自动 标签 方法 | ||
【主权项】：
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