[发明专利]基于排序学习技术的热门事件排名方法无效
| 申请号： | 201210560212.6 | 申请日： | 2012-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN103077190A | 公开（公告）日： | 2013-05-01 |
| 发明（设计）人： | 黄丛蕊;薛飞;付万宇;杨之光;杨青 | 申请（专利权）人： | 人民搜索网络股份公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 刘淑敏 |
| 地址： | 100020 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 排序 学习 技术 热门 事件 排名 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于排序学习技术的热门事件排名方法，其特征在于，该方法包括：
A、在线上抓取新闻网页，通过聚类处理将新闻网页映射为事件的步骤；
B、为每个事件提取排名所需的各种特征项的步骤；通过特征提取，获得与新闻事件相关的各项特征，为计算模型做输入准备；
C、收集训练数据，并标注事件热度的步骤；
D、利用排序学习中的Pairwise方法训练出事件热度排名模型，利用该模型计算新闻事件的热度得分并存入事件索引，从而得到热门事件的排名信息。
2.根据权利要求1所述的基于排序学习技术的热门事件排名方法，其特征在于，步骤B所述的特征项，主要包括事件中热词的比例、事件新闻数比例、知名媒体新闻比例、知名媒体评论比例、相关微博数量比例以及事件热度得分。
3.根据权利要求2所述的基于排序学习技术的热门事件排名方法，其特征在于，所述事件热度得分hot（d）具体为：
其中：decay(t)为衰减函数，d为当前时刻，ωt为事件在第t个时刻新增的报道量；ωd为事件在当前时刻的报道量。
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