大学生新闻推荐方法、装置、设备及存储介质转让专利
申请号 : CN202010164375.7
文献号 : CN111259259B
文献日 : 2021-03-30
发明人 : 李莉 , 吴楠 , 武志祥
申请人 : 郑州工程技术学院
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于预筛选的大学生新闻推荐方法,其特征在于,包括下述步骤:接收新闻发布请求,并对新发布的新闻进行新闻标题和新闻内容获取;
基于预设的筛选算法对新闻主题进行关键词提取,并基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值;
基于预设的关联算法获取新闻内容与其对应新闻主题间的相关值,判断所述相关值是否满足预设的阈值,若满足,则对所述新闻内容和所述新闻主题进行标记,否则,所述新闻内容与新闻主题不满足预设的阈值,终止执行;
获取历史新闻参照集,并基于历史浏览量对历史新闻参照集中历史新闻标题进行排序,基于预设的新闻分类表获取不同分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量;
基于历史新闻主题和新闻主题的权重值,确定被标记的新闻主题所属的新闻分类,并获取所述新闻分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量,基于预设的阈值判断是否对所述被标记的新闻主题进行所述被标记的新闻内容进行推荐。
2.根据权利要求1所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述对新发布的新闻进行新闻标题和新闻内容获取包括:
基于预先设定的新闻标题标签从新发布的新闻中解析出新闻主题信息;
基于预先设定的新闻内容标签集从新发布的新闻中解析出新闻内容信息。
3.根据权利要求2所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述基于预设的筛选算法对新闻主题进行关键词提取包括:
基于预先配置的分词数据表对所述新闻主题进行分词处理,获取每一个分词作为关键词。
4.根据权利要求3所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值包括:基于预设的相关权重表获取每一个关键词对应的权重值,对每一个关键词对应的权重值进行加权处理,获取整个新闻主题的权重值。
5.根据权利要求4所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述基于预设的关联算法获取新闻内容与其对应新闻主题间的相关值包括:基于预设的算法模型对新闻内容进行关键词筛选,获取特定个数的关键词;
基于预设的关联参照表,获取所述关键词与对应新闻主题间的相关值。
6.根据权利要求5所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述基于历史新闻主题和新闻主题的权重值,确定新闻主题所属的新闻分类包括:基于历史新闻主题的权重值,构建新闻分类,判断新发布的新闻主题的权重值所对应的新闻分类区间,获取新闻主题所述的新闻分类。
7.根据权利要求1至6任一项所述的大学生新闻推荐方法,其特征在于,所述基于预设的阈值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐包括:确定新闻主题所属的历史新闻分类,基于历史新闻主题总体排序和总体浏览量,判断同类历史新闻的浏览比重,若浏览比重超过预设的阈值,则对所述新闻主题对应的新闻内容进行推荐,否则,不进行推荐。
8.一种基于预筛选的大学生新闻推荐装置,其特征在于,包括:新闻获取模块,用于接收新闻发布请求,并对新发布的新闻进行新闻标题和新闻内容获取;
新闻主题权重获取模块,用于基于预设的筛选算法对新闻主题进行关键词提取,并基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值;
新闻内容与新闻主题相关值获取模块,用于基于预设的关联算法获取新闻内容与其对应新闻主题间的相关值,判断所述相关值是否满足预设的阈值,若满足,则对所述新闻内容和所述新闻主题进行标记,否则,所述新闻内容与新闻主题不满足预设的阈值,终止执行;
历史新闻信息处理模块,用于获取历史新闻参照集,并基于历史浏览量对历史新闻参照集中历史新闻标题进行排序,基于预设的新闻分类表获取不同分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量;
新闻推荐判断模块,用于基于历史新闻主题和新闻主题的权重值,确定被标记的新闻主题所属的新闻分类,并获取所述新闻分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量,基于预设的阈值判断是否对所述被标记的新闻主题进行所述被标记的新闻内容进行推荐。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的大学生新闻推荐方法的步骤。
10.一种非易失性计算机可读存储介质,其特征在于,所述非易失性计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的大学生新闻推荐方法的步骤。
说明书 :
大学生新闻推荐方法、装置、设备及存储介质
技术领域
背景技术
基于用户的阅读行为,从自有数据库中挑出用户最可能点击查看的新闻内容展示给用户。
现有新闻内容推荐方法主要用户的群体为非学生群体,再加上基于用户的阅读行为进行推
荐,在校园中又往往不能适用,因为校园内的新闻平台还要及时的更新和发布学校相关的
新闻内容和学生自行发布的校内新闻。
闻。由此可知,现有技术中校园进行新闻发布时,存在不能对新闻内容进行合理推荐的问
题。
发明内容
荐的问题。
闻主题进行新闻内容进行推荐。
闻内容进行推荐,否则,不进行推荐。
总体排序和总体浏览量;
的阈值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。
荐方法的步骤。
闻推荐方法的步骤。
主题进行关键词提取,并基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值;基于预设
的关联算法获取新闻内容与其对应新闻主题间的相关值,判断所述相关值是否满足预设的
阈值,若满足,则进行标记;获取历史新闻参照集信息;基于历史新闻主题和新闻主题的权
重值,确定新闻主题所属的新闻分类,并获取所述新闻分类的历史新闻主题总体排序和总
体浏览量,基于预设的阈值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。本申请有助
于提高校园新闻的规范发布和及时推荐,给阅读用户提供更加良好的推荐结果。
附图说明
普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
的实施例的目的,不是旨在于限制本申请;本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明
中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说
明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用
于描述特定顺序。
的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和
隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture
Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携
计算机和台式计算机等等。
主题与内容部分,新闻写入平台经常使用标签确定新闻主题的写入区域,在进行
解析时,直接获取最新发布新闻的标签中的内容部分,即新闻主题。
、、
、、
词。
后的词库中,进行查找,筛选出出现最多的非助词词语,作为新闻主题的关键词,所述关键
词个数不限。
应的权重值进行加权处理,获取整个新闻主题的权重值。
非常出现的词语,对于这些词语分别设定不同的权重值,例如权重值表中包含校级、院级、
各个专业名称等,分别对不同等级的词语设定不同的权重值,最后将新闻主题中出现的关
键词,在权重值表中进行筛选,获取每个关键词对应的权重值,在基于预设的算法进行获取
总的权重值,即新闻主题的权重值,所述预设的算法可以为累加算法,也可以为方差算法
等。
选,获取特定个数的关键词;基于预设的关联参照表,获取所述关键词与对应新闻主题间的
相关值。
处理,所述分段落处理包括:对整体新闻内容进行查询筛选,判断行首位置是否有2个空格
字符,若存在,则往前一行进行查询,查询到最后一个字符,进行分割处理,将整个新闻内容
分割成若干新闻段落;其次,分别在段落中提取关键词,所述在段落中提取关键词使用概率
模型算法,所述概率模型算法包括:对段落中的字符信息进行分句处理,所述分句处理为基
于预设设定的句尾符号表如。、!、;、等,将段落分割为不同句子。在对不同的句子进行分割
处理,分割为不同的词语,筛选出每个段落中出现频率最高的10个词语,进行整合,最后筛
选出整个新闻内容中出现频率最高的10个词语,作为新闻内容的关键词。
主题经常对应的关键词,基于不同关键词出现的频率为每一个关键词设定不同的相关值,
最后将从新闻内容中提取出的10个关键词作为查询词,获取不同关键词在对应新闻主题中
的相关值,进行累加处理,获取新闻内容与其对应新闻主题间的总相关值。
闻相关度,假设存在一篇新发布的新闻,设定的相关值阈值为0.7,该新闻主题与新闻内容
间的相关值为0.2,则判断该新闻的新闻内容与新闻主题不相符,则不再进行后续操作。
量。
时,判断阅读是否超过特定的时间,例如设定为5秒,如果用户浏览某个新闻内容超过5秒,
则浏览量加一,否则,为非浏览。获取历史新闻参照集中不同历史新闻主题的浏览量,进行
排序处理,筛选出浏览量次数最高的若干历史新闻主题进行提取。
类方式对新闻信息进行分类,例如基于院级、校级、专业级别进行分类,或者基于新闻的内
容,如军事、科学、历史、文学等进行分类。基于所述新闻分类表分别对不同的新闻内容查找
特定领域字符,例如历史类,检索新闻内容中是否包含多个历史名人,若能检索到,则划分
为历史类,最后对同一分类的所有新闻信息,获取每一个所属类新闻中每一遍新闻对应的
浏览量,进行统计,获取总浏览量,所述分类方式为首次分类,即新闻领域分类。
否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。
判断新发布的新闻主题的权重值所对应的新闻分类区间,获取新闻主题所述的新闻分类。
所述二次分类的方式为获取首次分类后同种类别中的所有历史新闻信息,然后使用上述步
骤202中的权重值分类方式分别对历史新闻信息进行依据权重值进行分类,假设经过权重
值计算后,每个新闻主题对应的权重值为10至50,这时,将[10,20)、[20,30)、[30,40)、[40,
50)权重区域分为不同的种类,为新闻权重值分类。
新闻主题权重值,并判断该权重值对应的新发布新闻新闻领域分类,再进行新闻权重值分
类。
主题总体排序和总体浏览量,判断同类历史新闻的浏览比重,若浏览比重超过预设的阈值,
则对所述新闻主题对应的新闻内容进行推荐,否则,不进行推荐。
如下:判断经过新闻权重值分类后的新发布新闻的权重区间内的总浏览量,然后判断所述
总浏览量是否超过预设的推荐阈值,若超过,则进行推荐,否则,不进行推荐。
提取,并基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值;基于预设的关联算法获取
新闻内容与其对应新闻主题间的相关值,判断所述相关值是否满足预设的阈值,若满足,则
进行标记;获取历史新闻参照集信息;基于历史新闻主题和新闻主题的权重值,确定新闻主
题所属的新闻分类,并获取所述新闻分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量,基于预
设的阈值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。本申请有助于提高校园新闻的
规范发布和及时推荐,给阅读用户提供更加良好的推荐结果。
质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,前述的存储介质可为
磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read‑Only Memory,ROM)等非易失性存储介质,或随机存储记
忆体(Random Access Memory,RAM)等。
的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一
部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻
执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他
步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
置具体可以应用于各种电子设备中。
304和新闻推荐判断模块305。其中:
记;
题总体排序和总体浏览量;
设的阈值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。
闻内容信息获取单元301c。
获取单元302b。
算法为基于新闻主题中的不同词性对新闻主题进行分割,然后去历史分割后的词库中,进
行查找,筛选出出现最多的非助词词语,作为新闻主题的关键词,所述关键词个数不限。
取整个新闻主题的权重值,具体的,预先给出一个权重值表,所述权重值表中包含了所有常
出现,非常出现的词语,对于这些词语分别设定不同的权重值,例如权重值表中包含校级、
院级、各个专业名称等,分别对不同等级的词语设定不同的权重值,最后将新闻主题中出现
的关键词,在权重值表中进行筛选,获取每个关键词对应的权重值,在基于预设的算法进行
获取总的权重值,即新闻主题的权重值,所述预设的算法可以为累加算法,也可以为方差算
法等。
并基于预设的算法和相关权重表获取新闻主题的权重值;基于预设的关联算法获取新闻内
容与其对应新闻主题间的相关值,判断所述相关值是否满足预设的阈值,若满足,则进行标
记;获取历史新闻参照集信息;基于历史新闻主题和新闻主题的权重值,确定新闻主题所属
的新闻分类,并获取所述新闻分类的历史新闻主题总体排序和总体浏览量,基于预设的阈
值判断是否对所述新闻主题进行新闻内容进行推荐。本申请有助于提高校园新闻的规范发
布和及时推荐,给阅读用户提供更加良好的推荐结果。
求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。其中,本技术领域技术人员
可以理解,这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令,自动进行数值计算
和/或信息处理的设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application
Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array,
FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor,DSP)、嵌入式设备等。
机交互。
问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存
储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,所述存储器6a可以是所述计算机
设备6的内部存储单元,例如该计算机设备6的硬盘或内存。在另一些实施例中,所述存储器
6a也可以是所述计算机设备6的外部存储设备,例如该计算机设备6上配备的插接式硬盘,
智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash
Card)等。当然,所述存储器6a还可以既包括所述计算机设备6的内部存储单元也包括其外
部存储设备。本实施例中,所述存储器6a通常用于存储安装于所述计算机设备6的操作系统
和各类应用软件,例如大学生新闻推荐方法的程序代码等。此外,所述存储器6a还可以用于
暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
算机设备6的总体操作。本实施例中,所述处理器6b用于运行所述存储器6a中存储的程序代
码或者处理数据,例如运行所述大学生新闻推荐方法的程序代码。
被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如上述的大学生新闻推荐方法的步
骤。
前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做
出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质
(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服
务器,空调器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
的形式来实现,相反地,提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻
全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来而言,其
依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进
行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构,直接或间接运用在其他
相关的技术领域,均同理在本申请专利保护范围之内。