[发明专利]一种基于知识图谱的金融舆情推荐方法

权利要求书

1.一种基于知识图谱的金融舆情推荐方法，其方法包括如下步骤：

步骤一：利用实体链接技术提取舆情新闻的表面金融机构，金融人物，地理位置标签；

步骤二：利用实体重要度模型对步骤一中的结果进行筛选；

步骤三：将所有金融舆情加入到知识图谱中；

步骤四：利用语义关联模型提取舆情新闻表面金融行业，金融概念标签；

步骤五：将步骤一至步骤三中得到的标签汇总，映射到知识图谱同类型节点中；

步骤六：获取金融舆情的潜在标签；

步骤七：根据业务规则选择在图谱中已映射节点的关系种类，并设置不同的权重；

步骤八：图谱计算；

步骤九：定期清理超过时效的金融舆情。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的金融舆情推荐方法，其特征在于：所述步骤六中，获取金融舆情的潜在标签步骤为：

a.在知识图谱中根据表面标签节点选取路径为一跳关联的节点；

b.如果表面标签的一跳关联节点的数量大于等于M，则随机选取M个作为潜在标签，M的取值可以体现对不同维度隐含信息数量的偏好程度；并且M的设置可以防止某些质量低的金融舆情的推荐结果变差。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的金融舆情推荐方法，其特征在于：所述步骤七中，知识图谱中共有5个节点大类，分别是：机构、人物、行业、概念和地点。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的金融舆情推荐方法，其特征在于：所述步骤八中，图谱计算过程为：

a.计算任意一篇原始舆情与候选舆情的关联得分，其中关联得分的计算公式为：

其中n为原始舆情，n′任意一篇候选舆情；t为原始新闻的所有标签，t′为任意一篇候选舆情的所有标签；w_t为每个标签映射到知识图谱中的节点直接或间接与舆情新闻相连的边的权重，II(·)为指标函数，当括号内的函数成立时II(·)＝1，反之II(·)＝0；

b.对所有候选舆情计算的关联得分按照从大到小的方式排序，选择前topN作为最终的推荐给用户的原始金融舆情的相关舆情。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的金融舆情推荐方法，其特征在于：所述步骤九中，时效时间定义为15天。