[发明专利]一种计算信息热度值的方法和设备

权利要求书

1.一种计算信息热度值的方法，包括：

获取新闻信息的新闻特征；

依据所述新闻特征确定所述新闻信息的初始热度值、热度矫正值和内容矫正值，其中，所述初始热度值通过疑似热度预测模型进行预测得到，用于表征对所述新闻信息预测的疑似热度；所述热度矫正值用于矫正所述新闻信息的所述初始热度值的时效性；所述内容矫正值用于检测新闻信息的结构，使得矫正后的初始热度值表征一定程度的内容充实性；

依据所述初始热度值、热度矫正值和内容矫正值计算所述新闻信息的目标热度值。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

依据新闻信息的目标热度值向用户推送满足预设热度阈值的推荐新闻信息。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

依据新闻信息的目标热度值确定新闻产品各个栏目中的新闻信息的初始排序，所述初始排序表示新闻信息展示给用户的先后顺序。

4.根据权利要求1所述的方法，所述新闻特征包括文本特征、附图特征和新闻类别，所述获取新闻信息的新闻特征包括：

获取新闻信息的新闻标题、新闻正文、标题附图、正文附图和新闻类别；

对所述新闻标题和新闻正文进行预处理以得到所述新闻信息的文本特征；

统计所述标题附图和正文附图的数量作为附图特征。

5.根据权利要求4所述的方法，所述依据所述新闻特征确定所述新闻信息的初始热度值，包括：

依据新闻热度标签数据从所述新闻特征中提取文本特征向量；所述新闻热度标签数据对应用户和/或媒体对所述新闻信息的反馈情况，所述新闻热度标签数据包括：所述新闻信息的用户点击数、用户评论数、用户转发数、用户点赞数、用户收藏数、用户浏览时间、媒体报道位置和媒体报道数；

依据所述新闻信息的新闻类别选取相对应的初始热度预测模型；所述初始热度预测模型与新闻类别相对应且表示文本特征向量和初始热度值之间的函数关系；

将所述文本特征向量作为选取的初始热度预测模型的输入，计算得到所述初始热度预测模型的输出作为所述初始热度值。

6.根据权利要求4所述的方法，所述依据所述新闻特征确定所述新闻信息的热度矫正值，包括：

从量化热词库中查找出与所述新闻信息相关的热词及热度量化参数，所述的量化热词库对应所述新闻信息的新闻类别并包含预设时间段内的热词及每个热词对应的热度量化参数；

依据所述热词和热度量化参数计算所述热度矫正值。

7.根据权利要求4所述的方法，所述依据所述新闻特征确定所述新闻信息的内容矫正值，包括：

依据文本内容扰动值、标题附图增强值和正文附图增强值，计算所述内容矫正值；

其中，所述的文本内容扰动值依据预先设置的标题合格长度阈值、正文合格长度阈值、标题最优长度区间值、正文最优长度区间值和实际标题长度值、实际正文长度值计算得到；

所述的标题附图增强值依据预先设置的初始标题附图增强值和所述新闻信息是否包括标题附图计算得到；

所述的正文附图增强值依据预先设置的初始正文附图增强值和正文附图数量计算得到。

8.根据权利要求4所述的方法，所述依据所述初始热度值、热度矫正值和内容矫正值计算所述新闻信息的目标热度值，包括：

将所述初始热度值、热度矫正值和内容矫正值根据预设的权重进行加权计算，以得到所述新闻信息的目标热度值。