[发明专利]一种基于中文相似性计算的文章推荐方法在审
| 申请号： | 201810701560.8 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110020189A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 孙铭鸿 | 申请（专利权）人： | 武汉掌游科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/63;G06F16/64;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于中文相似性计算的文章推荐方法，具体步骤包括：利用Python爬虫程序爬取文章的主要内容；根据爬取文章的主要内容获取词向量，并进行训练；将待推荐的文章转化为词向量矩阵；将用户关键字词组转换为矩阵，再读取上一步得到的文章转化的词向量矩阵，并对词向量矩阵数据进行标准化处理，同时进行矩阵计算，根据相似系数进行排列。本发明提供了一种基于中文相似性计算的文章推荐方法，能帮助互联网用户高效挖掘感兴趣文章、适用范围较大、人工标记成本较低、推荐多样性较好。 | ||
| 搜索关键词： | 矩阵 相似性计算 文章推荐 词向量 中文 读取 标准化处理 互联网用户 用户关键字 词组转换 矩阵计算 内容获取 爬虫程序 人工标记 相似系数 向量矩阵 转化 多样性 挖掘 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于中文相似性计算的文章推荐方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：利用Python爬虫程序爬取文章的主要内容；步骤2：根据爬取文章的主要内容获取词向量，并进行训练；步骤3：将待推荐的文章转化为词向量矩阵；步骤4：将用户关键字词组转换为矩阵，再读取步骤3得到的文章转化的词向量矩阵，并对词向量矩阵数据进行标准化处理，同时进行矩阵计算，根据相似系数进行排列。
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