一种基于词向量和主题模型的用户兴趣模型构建的方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及用户兴趣模型构建领域，具体涉及一种基于词向量和主题模型的用户兴趣模型构建的方法，包括以下步骤：S1、语料库的构建及数据预处理；S2、构建向量空间模型；S3、构建主题模型；S4、将向量空间模型计算的文本相似性与主题模型计算的文本相似性进行线性结合；S5、通过k‑means聚类算法将相似度高的文本的聚合在一起，从而生成用户兴趣模型。该发明通过对文档进行VSM建模和LDA建模，利用LDA模型提取出文本间的语义信息，结合基于VSM的tf‑idf权重词向量，再将这两种方法进行线性加权融合在一起，实现文本间的相似性有效计算，从而提高用户兴趣模型的质量，同时也解决了传统构建方法存在的缺陷。
基本信息
专利标题 ：
一种基于词向量和主题模型的用户兴趣模型构建的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114491033A
申请号 ：
CN202210072886.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马海江周加全柴功昊阮慎伍旭东杨洁袁雪梅阳志
申请人 ：
广西科技师范学院
申请人地址 ：
广西壮族自治区来宾市兴宾区铁北大道966号
代理机构 ：
温州市品创专利商标代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
程春生
优先权 ：
CN202210072886.5
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06K9/62 G06F40/216 G06F40/289
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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