专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于网络事件模型的新闻事件监测方法和装置-CN201610074912.2在审
  • 黄永峰;刘佳伟;吴方照;袁志刚;吴思行 - 清华大学
  • 2016-02-02 - 2016-06-15 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于网络事件模型的新闻事件检测方法和装置,其中,该方法包括以下步骤:实时获取L个媒体新闻门户网站发布的M个新闻的网页文本信息;对第i个新闻的网页文本信息进行分析,提取第i个新闻的第一特征信息;根据第i个新闻的第一特征信息计算第i个新闻与N个预先建立的事件簇的N个相似度值;以及根据N个相似度值检测第i个新闻是否属于N个预先建立的事件簇。因此,本发明实施例提供的基于网络事件模型的新闻事件检测方法和装置,能够实时得到新闻分析结果,在保证实时、准确的分析处理能力的同时还提高了检测新闻的效率,从而提升了网络舆情分析处理的效果。
  • 基于网络事件模型新闻监测方法装置
  • [发明专利]基于大数据深度学习的个性化新闻推荐方法-CN201811357605.0在审
  • 杨政路;陈佳蔚;杨军 - 南开大学
  • 2018-11-15 - 2020-06-09 - G06F16/9535
  • 基于大数据深度学习的个性化新闻推荐方法,包括以下步骤:S1、获取用户的互联网行为数据,并采用Elman神经网络预测用户实时兴趣爱好类别;S2、参照所述用户实时兴趣爱好类别向用户推荐主题与其兴趣爱好类别相对应的新闻信息;S3、获取用户新闻阅读情况,并对这些数据进行预处理;S4、根据处理结果,对用户实时兴趣爱好类别进行修正,并推荐新的新闻信息。本发明根据用户实时兴趣爱好类别进行新闻推荐,使新用户也能较好的获取到感兴趣的新闻,同时能够根据用户的阅读情况及时对用户实时兴趣类别进行修正,在保证类别精确地同时,丰富了类别的种类,从而能够避免被推荐的新闻主题越来越少
  • 基于数据深度学习个性化新闻推荐方法
  • [发明专利]一种基于先验知识的虚假新闻元学习检测方法-CN202310050842.7在审
  • 胡智文;丁杰;王勋;韩律 - 浙江工商大学
  • 2023-02-02 - 2023-04-28 - G06F40/289
  • 本发明提出一种基于先验知识的虚假新闻元学习检测方法,通过构建先验知识矩阵和元学习模型方法,整合已训练数据丰富的元知识,引导分类器模型关注影响虚假新闻检测的重点特征,进而关注重点特征下的重点样本,提高模型在缺乏训练样本情况下对新话题的快速学习与泛化能力具体包括:提取新闻条目显式及隐式特征构建先验知识矩阵;根据不同话题划分训练任务;实时匹配更新先验知识矩阵参数;获取文本数据的浅层及深层表征,预测虚假新闻的真实性,实时检测新兴话题虚假新闻。相较于现有的虚假新闻检测方法,本发明具有较强的实时更新及泛领域能力,为解决虚假新闻检测的实时性和话题性问题提供可行性方案,实现循环循证的检测闭环。
  • 一种基于先验知识虚假新闻学习检测方法
  • [发明专利]一种基于关键词热度的金融新闻推荐装置-CN202010918857.7在审
  • 张庆全;鲁小羽;闻瑞萱;田地 - 上海智芝全智能科技有限公司
  • 2020-09-04 - 2021-02-19 - G06F16/9535
  • 本发明涉及一种基于关键词热度的金融新闻推送装置,所述装置包括:新闻抓取模块,用于通过实时抓取金融新闻并将抓取到的金融新闻内容以文本形式存储在新闻数据库中;预处理模块,用于从所述新闻数据库中读取所存储的每个金融新闻文本,并对其进行处理;元数据分析模块,用于计算元数据序列中包含的数字个数,得到元数据分析结果;关键词排序模块,用于创建多元词典并对多元词典中关键词进行实时排序;概率模型训练模块,用于获得概率模型,对新抓取的金融新闻文本进行主题概率打分;金融新闻推送模块,用于构建金融新闻文本热度的推送模型,创建新闻推荐列表。本发明极大提高了金融新闻推送的效率和精度,实现了金融新闻的个性化推送。
  • 一种基于关键词热度金融新闻推荐装置
  • [发明专利]基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统-CN201711168188.0有效
  • 余承乐;洪晶;陈宇 - 吉浦斯信息咨询(深圳)有限公司
  • 2017-11-21 - 2020-11-27 - G06F16/9535
  • 一种基于深度学习的新闻个性化智能推荐方法与系统,方法包括:获取用户移动端互联网行为数据,并根据BP神经网络预测用户实时兴趣爱好标签;按照用户实时兴趣爱好标签向用户推荐主题与兴趣爱好标签相对应的新闻;获取用户阅读情况;根据用户阅读情况对用户实时兴趣标签进行修正,并进行下一次新闻推荐,从而能够根据用户实时兴趣爱好标签进行新闻推荐,使新用户也能较好的获取到感兴趣的新闻,同时能够根据用户的阅读情况及时对用户实时兴趣标签进行修正,在保证标签精确地同时,丰富了标签的种类,从而能够避免被推荐的新闻主题越来越少,兼顾推荐系统的收敛和发散,提升用户体验度。
  • 基于深度学习新闻个性化智能推荐方法系统

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