[发明专利]用户关键词提取装置、方法及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201710754314.4 申请日: 2017-08-29
公开(公告)号: CN107704503A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 吴振宇;刘睿恺;王建明;肖京 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06F17/27;G06Q50/00
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)44347 代理人: 于志光,高杰
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于社交网络的用户关键词提取方法,包括获取目标用户在预设时间区间内发表过的博文,并进行分词处理,获取每条博文的单词列表;将获取的每个博文对应的单词列表输入到Word2Vec模型中进行训练获取词向量模型;基于关键词提取算法提取博文对应的关键词构成目标用户的候选关键词集合,并基于词向量模型计算候选关键词集合中每个关键词的词向量,并构建语义相似图;在语义相似图上运行Pagerank算法为关键词打分以获取用户的兴趣关键词。本发明还提出一种基于社交网络的用户关键词提取装置以及一种计算机可读存储介质。本发明解决了现有技术中难以根据用户的博文提取出能够有效代表用户的兴趣的关键词的技术问题。
搜索关键词: 用户 关键词 提取 装置 方法 计算机 可读 存储 介质
【主权项】:
一种基于社交网络的用户关键词提取装置,其特征在于,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的用户关键词提取程序,所述用户关键词提取程序被所述处理器执行时实现如下步骤:获取目标用户在预设时间区间内发表过的博文,使用预设的分词工具对获取的博文进行分词处理,分别获取每条博文对应的单词列表;将获取的每个博文对应的单词列表输入到Word2Vec模型中进行训练,以获取词向量模型;基于关键词提取算法从博文的单词列表中提取该博文对应的关键词,将所述目标用户在所述预设时间区间内发表过的博文累计的关键词构成所述目标用户的候选关键词集合,并基于所述词向量模型计算所述候选关键词集合中每一个关键词的词向量;根据所述候选关键词集合以及所述候选关键词集合中每一个关键词对应的词向量,构建语义相似图;在所述语义相似图上运行Pagerank算法为每一个关键词打分,将得分满足预设条件的关键词作为所述目标用户的兴趣关键词。
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