一种数据新闻自动智能生成与推荐方法
基本信息
| 申请号 | CN202110602070.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113239680A | 公开（公告）日 | 2021-08-10 |
| 申请公布号 | CN113239680A | 申请公布日 | 2021-08-10 |
| 分类号 | G06F40/205（2020.01）I;G06F16/31（2019.01）I;G06F16/335（2019.01）I;G06F16/9535（2019.01）I;G06F16/958（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 宋江义;廖倡;王佳;陈小泉 | 申请（专利权）人 | 深圳证券通信有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市凯博企服专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 李绍飞 |
| 地址 | 518000广东省深圳市福田区滨海大道1002号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种数据新闻自动智能生成与推荐方法，非结构化数据的特征提取，其主要包括文本去噪去重，生成LDA文档主题模型；进行多源数据的有效整合方式，其主要包括数据整合方法，可以是任意的公共；通过高效的社团发现算法，发现动态网络中的社团结构，对社团进行演化分析，发现社团演化过程的动态特征；将网络结构特征融合与传统的时间序列方法中，以提高针对平台关注度的评价精确性。本发明：针对计算复杂性问题，利用图近似算法刻画timeline中的平稳演化段落,随后结合信息传播中影响力最大化快速寻找最优受众。针对数据稀疏性问题，而后将网络特征融入时间序列分析方法中，增加相对应的约束，降低噪声、随机性的影响，提高预测的效果。 |
