CN108595464A - 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统 - Google Patents

一种实现多源相似新闻去重的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108595464A
CN108595464A CN201810092951.4A CN201810092951A CN108595464A CN 108595464 A CN108595464 A CN 108595464A CN 201810092951 A CN201810092951 A CN 201810092951A CN 108595464 A CN108595464 A CN 108595464A
Authority
CN
China
Prior art keywords
news
similar
duplicate removal
personal share
target personal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201810092951.4A
Other languages
English (en)
Inventor
侯红君
陈文涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Futu Network Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Futu Network Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Futu Network Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Futu Network Technology Co Ltd
Priority to CN201810092951.4A priority Critical patent/CN108595464A/zh
Publication of CN108595464A publication Critical patent/CN108595464A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/194—Calculation of difference between files

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开一种实现多源相似新闻去重的方法及系统，其方法包括：根据目标个股新闻与对比参照新闻在时间，标题以及内容维度上的相似度最大值，根据经验值使用不同权重叠加，得到目标新闻的相似度参数，将相似度参数与相似度阈值进行对比，对该相似新闻进行去重判断与处理，从而达到实现可以在不需要人工参与的情况下，基于新闻的标题、内容的整体相似度识别不同数据源中的重复新闻，并达到去除重复新闻和新闻资讯运营自动化的目的，可以大大减小新闻资讯运营的人工强度。

Description

一种实现多源相似新闻去重的方法及系统
技术领域
本发明涉及多源相似新闻去重的技术领域，尤其涉及一种实现多源相似新闻去重的方法及系统。
背景技术
现有的相似新闻去重的技术方案主要是基于分词得到一篇文章的所有分词列表以及分词权重，将一篇新的资讯计算得出的分词列表与已有资讯的分词表进行对比，分词表及分词的权重一致性超过一定阈值则认为是重复新闻。
目前，在相似新闻去重方面，有人工运营相似新闻去重技术方案，有使用基于中文分词识别一篇新闻并达到相似新闻去重的目的，前者运营成本高昂，并且有遗漏风险，后者使用分词的方案，对于使用关键字查找新闻效果佳，用于相似新闻去重方案则可能误伤相同主题的新闻。
发明内容
本发明提供一种实现多源相似新闻去重的方法及系统，用以解决现有技术中存在的运营成本高昂，有遗漏风险，相似新闻去重可能误伤相同主题的新闻的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种实现多源相似新闻去重的方法，包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
其中，所述实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
其中，所述实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到所述A1和所述B1相加的和值C1大于1.31时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
其中，所述在检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，还包括：
选取所有对比新闻。
其中，所述在选取所有对比新闻之前，还包括：
选取目标个股新闻。
为解决上述技术问题，本发明还提供一种实现多源相似新闻去重的系统，包括：
检测模块、判断模块、所述去重模块；
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到所述A1和所述B1相加的和值C1大于1.31时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括选取模块，用于在所述检测模块检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，选取所有对比新闻。
其中，所述选取模块，还用于在选取所有对比新闻之前，选取目标个股新闻。
本发明提供的实现多源相似新闻去重的方法，包括：检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻，对该相似新闻进行去重处理，从而达到实现可以在不需要人工参与的情况下，基于新闻的标题、内容的整体相似度识别不同数据源中的重复新闻，并达到去除重复新闻和新闻资讯运营自动化的目的，可以大大减小新闻资讯运营的人工强度。
本发明提供的实现多源相似新闻去重的系统，包括：检测模块、判断模块、去重模块，检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，判断模块，用于根据检测模块检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻，去重模块，用于对判断模块所判断的相似新闻进行去重处理，从而达到实现可以在不需要人工参与的情况下，基于新闻的标题、内容的整体相似度识别不同数据源中的重复新闻，并达到去除重复新闻和新闻资讯运营自动化的目的，可以大大减小新闻资讯运营的人工强度。
附图说明
图1为本发明实现多源相似新闻去重的方法的流程示意图；
图2为本发明实现多源相似新闻去重的系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
Levenshtein distance算法，指的是两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符，一般来说，Levenshtein距离越小，两个串的相似度越大。
本发明提供一种实现多源相似新闻去重的方法。
请参见图1，图1为本发明实现多源相似新闻去重的方法的流程示意图，本发明实现多源相似新闻去重的方法，包括：
S101：检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1。
S102：检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻。
S103：对该相似新闻进行去重处理。
其中，本发明实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻；
对该相似新闻进行去重处理。
其中，本发明实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到该A1和该B1相加的和值C1大于1.31时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻；
对该相似新闻进行去重处理。
其中，在检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，还包括：
选取所有对比新闻。
其中，在选取所有对比新闻之前，还包括：
选取目标个股新闻。
关于本发明实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1小于0.29时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻；
对该不相似新闻不进行去重处理。
关于本发明实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1小于0.61时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻；
对该不相似新闻不进行去重处理。
关于本发明实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1。
检测到该A1和该B1相加的和值C1不大于1.31时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻。
对该不相似新闻不进行去重处理。
本发明还提供一种实现多源相似新闻去重的系统。
请参见图2，图2为本发明实现多源相似新闻去重的系统的结构示意图，本发明实现多源相似新闻去重的系统，包括：检测模块201、判断模块202、去重模块203。
检测模块201，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1。
判断模块202，用于根据检测模块201检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻。
去重模块203，用于对判断模块202所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
检测模块201，用于检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
判断模块202，用于根据检测模块201检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻；
去重模块203，用于对判断模块202所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
检测模块201，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
判断模块202，用于根据检测模块201检测到该A1和该B1相加的和值C1大于1.31时，判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻；
去重模块203，用于对判断模块202所判断的相似新闻进行去重处理。
其中，本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括选取模块(图中未标示)，用于在检测模块201检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，选取所有对比新闻。
其中，选取模块，还用于在选取所有对比新闻之前，选取目标个股新闻。
关于本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
检测模块201，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
判断模块202，用于根据检测模块201检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值A1小于0.29时，判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻；
去重模块203，用于对判断模块202所判断出的不相似新闻不进行去重处理。
关于本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1小于0.61时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻；
对该不相似新闻不进行去重处理。
关于本发明实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1。
检测到该A1和该B1相加的和值C1不大于1.31时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻不为相似新闻。
对该不相似新闻不进行去重处理。
本发明提供的实现多源相似新闻去重的方法，包括：检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，则判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻，对该相似新闻进行去重处理，从而达到实现可以在不需要人工参与的情况下，基于新闻的标题、内容的整体相似度识别不同数据源中的重复新闻，并达到去除重复新闻和新闻资讯运营自动化的目的，可以大大减小新闻资讯运营的人工强度。
本发明提供的实现多源相似新闻去重的系统，包括：检测模块201、判断模块202、去重模块203，检测模块201，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，判断模块202，用于根据检测模块201检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，判断该目标个股新闻与该对比新闻为相似新闻，去重模块203，用于对判断模块202所判断的相似新闻进行去重处理，从而达到实现可以在不需要人工参与的情况下，基于新闻的标题、内容的整体相似度识别不同数据源中的重复新闻，并达到去除重复新闻和新闻资讯运营自动化的目的，可以大大减小新闻资讯运营的人工强度。
在本发明所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种实现多源相似新闻去重的方法，其特征在于，包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
2.如权利要求1所述的实现多源相似新闻去重的方法，其特征在于，所述实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
3.如权利要求2所述的实现多源相似新闻去重的方法，其特征在于，所述实现多源相似新闻去重的方法，还包括：
检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
检测到所述A1和所述B1相加的和值C1大于1.31时，则判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
对所述相似新闻进行去重处理。
4.如权利要求1所述的实现多源相似新闻去重的方法，其特征在于，所述在检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，还包括：
选取所有对比新闻。
5.如权利要求4所述的实现多源相似新闻去重的方法，其特征在于，所述在选取所有对比新闻之前，还包括：
选取目标个股新闻。
6.一种实现多源相似新闻去重的系统，其特征在于，包括：
检测模块、判断模块、所述去重模块；
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1大于0.78时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
7.如权利要求6所述的实现多源相似新闻去重的系统，其特征在于，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1大于0.79时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
8.如权利要求7所述的实现多源相似新闻去重的系统，其特征在于，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括：
所述检测模块，用于检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1，和检测目标个股新闻与对比新闻的内容的相似度的最大值B1；
所述判断模块，用于根据所述检测模块检测到所述A1和所述B1相加的和值C1大于1.31时，判断所述目标个股新闻与所述对比新闻为相似新闻；
所述去重模块，用于对所述判断模块所判断的相似新闻进行去重处理。
9.如权利要求6所述的实现多源相似新闻去重的系统，其特征在于，所述实现多源相似新闻去重的系统，还包括选取模块，用于在所述检测模块检测目标个股新闻与对比新闻的主题的相似度的最大值A1之前，选取所有对比新闻。
10.如权利要求9所述的实现多源相似新闻去重的系统，其特征在于，所述选取模块，还用于在选取所有对比新闻之前，选取目标个股新闻。
CN201810092951.4A 2018-01-31 2018-01-31 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统 Withdrawn CN108595464A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810092951.4A CN108595464A (zh) 2018-01-31 2018-01-31 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810092951.4A CN108595464A (zh) 2018-01-31 2018-01-31 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108595464A true CN108595464A (zh) 2018-09-28

Family

ID=63608751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810092951.4A Withdrawn CN108595464A (zh) 2018-01-31 2018-01-31 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108595464A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110442679A (zh) * 2019-08-01 2019-11-12 信雅达系统工程股份有限公司 一种基于融合模型算法的文本去重方法
CN112926298A (zh) * 2021-03-02 2021-06-08 北京百度网讯科技有限公司 新闻内容识别方法、相关装置及计算机程序产品
CN113449078A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 完美世界控股集团有限公司 相似新闻识别方法、设备、系统及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101350032A (zh) * 2008-09-23 2009-01-21 胡辉 判断网页内容是否相同的方法
CN105069141A (zh) * 2015-08-19 2015-11-18 北京工商大学 一种股票标准新闻库的构建方法及构建系统
CN106202057A (zh) * 2016-08-30 2016-12-07 东软集团股份有限公司 相似新闻信息的识别方法和装置
CN107066537A (zh) * 2017-03-06 2017-08-18 广州神马移动信息科技有限公司 热点新闻生成方法、设备、电子设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101350032A (zh) * 2008-09-23 2009-01-21 胡辉 判断网页内容是否相同的方法
CN105069141A (zh) * 2015-08-19 2015-11-18 北京工商大学 一种股票标准新闻库的构建方法及构建系统
CN106202057A (zh) * 2016-08-30 2016-12-07 东软集团股份有限公司 相似新闻信息的识别方法和装置
CN107066537A (zh) * 2017-03-06 2017-08-18 广州神马移动信息科技有限公司 热点新闻生成方法、设备、电子设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
汤军军: "《新闻传播学考研核心概念精讲》", 31 March 2017 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110442679A (zh) * 2019-08-01 2019-11-12 信雅达系统工程股份有限公司 一种基于融合模型算法的文本去重方法
CN112926298A (zh) * 2021-03-02 2021-06-08 北京百度网讯科技有限公司 新闻内容识别方法、相关装置及计算机程序产品
CN113449078A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 完美世界控股集团有限公司 相似新闻识别方法、设备、系统及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108595464A (zh) 一种实现多源相似新闻去重的方法及系统
CN103605776B (zh) 信息数据库的数据处理方法和装置
CN105138671A (zh) 基于人工智能的人机交互的交互引导方法和装置
EP2891071A2 (en) Pushing business objects
CN104732167B (zh) 一种应用于移动终端的检测控制方法和移动终端
CN105512156B (zh) 点击模型生成方法和装置
CN111597297A (zh) 物品召回方法、系统、电子设备及可读存储介质
CN104035941A (zh) 一种信息筛选方法及装置
CN107092667A (zh) 基于社交网络的群组查找方法和装置
CN106161189A (zh) 即时通信的离线通信方法及装置
CN103810300A (zh) 用于非索引覆盖的数据查询方法和装置
CN104915462A (zh) 一种文件管理方法及系统
CN105989007B (zh) 一种文件路径处理方法及装置
CN107147947B (zh) 关键帧识别方法及装置
CN112287102B (zh) 数据挖掘方法和装置
CN105430052A (zh) 一种用于集群系统的仲裁方法和装置
CN103838731B (zh) 一种数据处理的方法及终端
CN112052251A (zh) 目标数据更新方法和相关装置、设备及存储介质
CN103902709A (zh) 一种关联分析方法
CN106528575B (zh) 数据对接方法和装置
CN111382189A (zh) 一种异源异构数据碰撞分析方法、终端设备及存储介质
CN105260423A (zh) 电子名片去重方法及装置
CN108122090A (zh) 一种办公信息处理方法及服务器
CN115687756A (zh) 一种搜索推荐方法及装置
CN104463627A (zh) 数据处理方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20180928

WW01 Invention patent application withdrawn after publication