[发明专利]实现网络信息质量评估的方法和系统

说明书

本发明揭示了一种实现网络信息质量评估的方法和系统。所述方法包括：获取请求进行质量评估的给定网络信息；在内容特征维度上针对给定网络信息中的标题、正文和图片进行特征提取，获得给定网络信息的内容描述特征；根据所述内容描述特征进行所述给定网络信息的质量预测得到所述给定网络信息的质量得分。至此，所获得给定网络信息的质量得分，是以给定网络信息的内容描述特征为依据而预测得到的，通过内容描述特征实现了给定网络信息内容上的量化，进而使得最终得到的质量得分是与实质质量相匹配，相对于实质质量而言，有效的提高了质量得分的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种实现网络信息质量评估的方法和系统。

背景技术

随着网络信息的发展，用户可以经由网络获得各种纯文本信息甚至于图文并茂内容丰富的图文信息，以满足其在工作和生活中的各种需求。所存在的网络信息，可以是某些用户自行编辑之后随意上传至网络中的，也可以是由专业人士经由高质量编辑之后所上传的，因此，网络信息的质量大都参差不齐。

例如，近年来随着各类网络文章的兴起，越来越多的人们已经摆脱纸质书写，而在电脑和智能手机上进行网络文章编辑，进而上传到网络中。

与之相对应的，用户借由电脑和智能手机浏览网络文章。但是，由于质量参差不齐，网络中的网络信息，特别是网络文章往往都会面对一个通用的问题，即如何在诸多网络信息中实现质量评估，进而快速准确的确定优质的网络信息，获得优质流量内容。

现有网络信息质量评估存在着两个方向：一是单纯考虑网络信息的阅读量、转发量和点赞数等用户反馈特征，并且为不同的用户反馈特征赋予不同权重进行质量打分；二是单纯考虑网络信息的词频特征，使用分类模型给出网络信息的质量得分。

具体而言，对于单纯考虑来自用户反馈特征的阅读量、转发量和点赞数等用户反馈特征的网络信息质量评估方式，存在着一个天然的缺陷，即，对于冷启动的文章，将无法给出一个合理的质量得分。另外，由于线上不同重力曝光以及运营、渠道的影响，比如，阅读量可能是造假作弊，又比如，网络上获得较多关注的人随便发一篇网络信息所引发的阅读量、转发量和点赞数都很大，进而带来较高的质量得分，但实际上，其并不一定是优质的，这种“马太”效应对于长尾优质网络信息是极其不公平的。

第二种单纯考虑词频特征使用分类模型给出网络信息质量得分的方式，其缺陷在于词频特征维度太过于单一，没有对网络信息内容进行量化，进而使得最终获得的质量得分准确率很低，不符合人们的认知。

综上所述，现有网络信息质量评估方式，并无法对网络信息内容进行量化，质量得分相对于网络信息的质量而言准确率很低。

发明内容

为了解决现有网络信息质量评估无法在网络信息内容上量化，质量得分相对实质质量而言准确率很低的技术问题，本发明提供了一种实现网络信息质量评估的方法和系统。

一种实现网络信息质量评估的方法，所述方法包括：

获取请求进行质量评估的给定网络信息；

在内容特征维度上针对给定网络信息中的标题、正文和图片进行特征提取，获得给定网络信息的内容描述特征；

根据所述内容描述特征进行所述给定网络信息的质量预测得到所述给定网络信息的质量得分。

一种实现网络信息质量评估的系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取请求进行质量评估的给定网络信息；

特征提取模块，用于在内容特征维度上针对给定网络信息中的标题、正文和图片进行特征提取，获得给定网络信息的内容描述特征；

预测模块，用于根据所述内容描述特征进行所述给定网络信息的质量预测得到所述给定网络信息的质量得分。