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公开(公告)号：CN110825868A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911080174.2
申请日：2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/9535 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于话题热度的文本推送方法、终端设备及存储介质，该方法包括以下步骤：S1：采集文本数据，计算该文本数据的权重指数；S2：根据该文本数据的标题和内容，计算其标题文本向量和内容文本向量；S3：根据话题数据库中存储的每个文本数据对应的话题，和该文本数据与话题数据库中存储的文本数据的相似度的最大值，获得该文本数据对应的话题；S4：根据话题的各维度的参数，计算该文本数据对应的话题的热度分数；S5：根据该文本数据对应的话题的热度分数，和不同热度类型的热度分数阈值，将该文本数据划分至对应的热度类型，将该文本数据根据其话题的热度类型进行推送。本发明结合文本处理和话题发现等相关技术，提高舆情话题的发现能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815386B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811577206.5
申请日：2018-12-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/9535 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种基于用户画像的构建方法、装置及存储介质，该方法包括：登记用户的个人信息数据，记录用户的网页浏览记录和收藏的网页记录，对所述用户的搜索网页记录和收藏的网页记录进行处理得到初始兴趣标签，以所述初始兴趣标签为起点关联用户的网页浏览记录，以生成最终兴趣标签，基于用户的所述最终兴趣标签和个人信息数据为该用户构建用户画像。本发明从用户在浏览器的使用记录信息生成初始兴趣标签，然后，通过改进PageRank算法生成所有用户的最终兴趣标签，减少用户无意识浏览对用户兴趣标签的影响，减少广告网页对用户最终兴趣标签产生的不利影响，以及对未知兴趣标签属性的挖掘，使用户兴趣标签更加准确，使得构建的用户画像信息更为准确。
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公开(公告)号：CN111026868A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911230765.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多维度舆情危机预测方法、终端设备及存储介质，在该方法中包括：S1：采集一定时间内的舆情文本数据，并根据每个文本数据在不同维度的属性计算其负面情感热度总指数；S2：根据舆情危机知识库中存储的各类型舆情危机事件，通过聚类算法对文本数据进行分类，并计算每个文本数据与其聚类中心的相关度；S3：根据每个文本数据与其聚类中心的相关度和该文本数据的负面情感热度总指数计算每个文本数据的危机程度。本发明通过不同维度的属性计算负面情感热度总指数，并与历史的各类型舆情危机事件进行聚类，得到每个文本数据的危机程度，实现对重大负面舆情的预测，可以提高舆情预测的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN109815386A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811577206.5
申请日：2018-12-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/9535 , G06F17/27
Abstract: 本发明提供了一种基于用户画像的构建方法、装置及存储介质，该方法包括：登记用户的个人信息数据，记录用户的网页浏览记录和收藏的网页记录，对所述用户的搜索网页记录和收藏的网页记录进行处理得到初始兴趣标签，以所述初始兴趣标签为起点关联用户的网页浏览记录，以生成最终兴趣标签，基于用户的所述最终兴趣标签和个人信息数据为该用户构建用户画像。本发明从用户在浏览器的使用记录信息生成初始兴趣标签，然后，通过改进PageRank算法生成所有用户的最终兴趣标签，减少用户无意识浏览对用户兴趣标签的影响，减少广告网页对用户最终兴趣标签产生的不利影响，以及对未知兴趣标签属性的挖掘，使用户兴趣标签更加准确，使得构建的用户画像信息更为准确。
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公开(公告)号：CN111026868B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911230765.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多维度舆情危机预测方法、终端设备及存储介质，在该方法中包括：S1：采集一定时间内的舆情文本数据，并根据每个文本数据在不同维度的属性计算其负面情感热度总指数；S2：根据舆情危机知识库中存储的各类型舆情危机事件，通过聚类算法对文本数据进行分类，并计算每个文本数据与其聚类中心的相关度；S3：根据每个文本数据与其聚类中心的相关度和该文本数据的负面情感热度总指数计算每个文本数据的危机程度。本发明通过不同维度的属性计算负面情感热度总指数，并与历史的各类型舆情危机事件进行聚类，得到每个文本数据的危机程度，实现对重大负面舆情的预测，可以提高舆情预测的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN112487209A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011468768.3
申请日：2020-12-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06Q30/08
Abstract: 本发明涉及基于知识图谱的串标行为分析方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集招投标公告数据；S2：对招投标公告数据进行预处理，识别其中的投标相关信息；S3：根据投标相关信息的参标单位，获取对应的参标单位信息；S4：根据投标相关信息和参标单位信息的关联关系构建知识图谱；S5：根据构建的知识图谱判断是否具有存在串标行为的可能性。本发明将文本处理和知识图谱等相关技术用于招投标数据分析，实现了从招投标公告数据中分析疑似串标行为，为招标单位或企业提供了参考。
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