CN117708434A - 一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、获取用户的所有历史浏览新闻文稿，并将各个历史浏览新闻文稿拆分为若干个段落；S2：计算历史浏览新闻文稿中各个段落的关联权重值；S3：为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合；S4：根据所有历史浏览新闻文稿的关键词集合生成推荐浏览新闻文稿。该方法可以实现历史浏览新闻文稿内容的多段落融合，高精度地生成推荐内容，同时，限制推荐篇数，避免出现推荐不准确的情况。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法。
背景技术
互联网规模和应用面的迅速增长逐渐产生了越来越严重的信息过载问题。过量信息同时呈现，使得用户无法轻易从中获得对自己有用的部分。例如：在中文谷歌搜索引擎中以“推荐系统”作为关键词进行搜索时可获得超过1000万条查询结果。
目前浏览内容智能推荐技术大多只根据用户浏览文稿的某种偏好需求进行推荐，导致推荐深度不够，且推荐浏览篇数过多，使得推荐效果不佳，影响用户的新闻推荐体验感。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法。
本发明的技术方案是：一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法包括以下步骤：
S1、获取用户的所有历史浏览新闻文稿，并将各个历史浏览新闻文稿拆分为若干个段落；
S2：计算历史浏览新闻文稿中各个段落的权重序列，并根据各个段落的权重序列确定各个段落的关联权重值；
S3：根据各个段落的关联权重值，筛选存在浏览关键词的关键浏览段落，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合；
S4：从各个历史浏览新闻文稿的关键浏览段落集合中提取关键词集合，并根据所有历史浏览新闻文稿的关键词集合生成推荐浏览新闻文稿。
进一步地，S2包括以下子步骤：
S21、将历史浏览新闻文稿的各个段落拆分为若干个完整的句子，并计算各个句子在所处段落的权重占比值；
S22、根据各个句子在所处段落的权重占比值，筛选各个段落的有效句子，并将所有有效句子对应的权重占比值作为段落的权重序列；
S23、根据各个段落的权重序列，计算历史浏览新闻文稿中各个段落的关联权重值。
进一步地，S21中，句子在所处段落的权重占比值k的计算公式为：；式中，c表示常数，dl表示句子中第l个单词的词频，M表示段落的句子个数，e表示指数，L表示句子的单词个数。
进一步地，S22中，筛选各个段落的有效句子的具体方法为：将段落中所有句子的权重占比值从大到小排序，并将排序中前个权重占比值对应的句子作为有效句子；其中，max(·)表示最大值运算，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，int(·)表示取整运算，ε表示极小值。
进一步地，S23中，段落的关联权重值f的计算公式为：；式中，Kn+1表示段落中第n+1个有效句子的权重占比值，Kn表示段落中第n个有效句子的权重占比值，N表示段落的有效句子个数，Kmax表示段落的最大权重占比值，Kmin表示段落的最小权重占比值。
进一步地，S3中，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合的具体方法为：根据各个段落的关联权重值，计算历史浏览新闻文稿的关联阈值，将小于关联阈值的关联权重值对应的段落剔除，将剩余段落作为存在浏览关键词的关键浏览段落，生成关键浏览段落集合。
进一步地，历史浏览新闻文稿的关联阈值η的计算公式为：；式中，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，fa表示第a个段落的关联权重值。
进一步地，S4包括以下子步骤：
S41、利用TextRank算法提取关键浏览段落集合中各个关键浏览段落的关键词，为历史浏览新闻文稿生成关键词集合；
S42、提取关键词集合中各个关键词的词向量，为历史浏览新闻文稿生成关键词矩阵，将关键词矩阵的值作为历史浏览新闻文稿的浏览阈值；
S43、对所有历史浏览新闻文稿的浏览阈值进行取均值运算后再进行取整运算，并将取整运算结果作为推荐浏览新闻文稿的篇数H；
S44、获取用户的未浏览新闻文稿，并计算各个未浏览新闻文稿标题与所有关键词集合的相似度，将相似度最高的前H篇未浏览新闻文稿作为推荐浏览新闻文稿。
进一步地，S42中，关键词矩阵的生成方法具体为：将段落个数作为关键词矩阵的行数，将所有段落中关键词个数的最大值作为关键词矩阵的列数；根据各个关键词的词向量计算各个关键词的矩阵标签值，将各个段落中各个关键词的矩阵标签值从小到大排列，作为关键词矩阵各行的元素，空余处用1补齐，生成关键词矩阵。
进一步地，关键词的矩阵标签值σ的计算公式为：；式中，g表示关键词的字符长度，X表示关键词的词向量。
本发明的有益效果是：本发明提出一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，对用户的历史浏览新闻文稿进行分段，通过关联权重值筛选存在关键词的段落，再从关键段落集合中提取关键词集合，根据未浏览新闻文稿标题与关键词集合的相似度生成最终的推荐内容。该方法可以实现历史浏览新闻文稿内容的多段落融合，高精度地生成推荐内容，同时，限制推荐篇数，避免出现推荐不准确的情况。
附图说明
图1为基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，包括以下步骤：
S1、获取用户的所有历史浏览新闻文稿，并将各个历史浏览新闻文稿拆分为若干个段落；
S2：计算历史浏览新闻文稿中各个段落的权重序列，并根据各个段落的权重序列确定各个段落的关联权重值；
S3：根据各个段落的关联权重值，筛选存在浏览关键词的关键浏览段落，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合；
S4：从各个历史浏览新闻文稿的关键浏览段落集合中提取关键词集合，并根据所有历史浏览新闻文稿的关键词集合生成推荐浏览新闻文稿。
在本发明实施例中，S2包括以下子步骤：
S21、将历史浏览新闻文稿的各个段落拆分为若干个完整的句子，并计算各个句子在所处段落的权重占比值；
S22、根据各个句子在所处段落的权重占比值，筛选各个段落的有效句子，并将所有有效句子对应的权重占比值作为段落的权重序列；
S23、根据各个段落的权重序列，计算历史浏览新闻文稿中各个段落的关联权重值。
在本发明中，将历史浏览新闻文稿拆分为若干个段落后，各个段落存在多个句子，并非每个句子都存在关键词，所以需要段落的句子进行有效筛选，得到含有关键词的句子，再根据含有关键词的句子来计算各个段落的关联权重值，由上述过程计算得到的关联权重值可以表征段落在历史浏览新闻文稿中的重要性。
在本发明实施例中，S21中，句子在所处段落的权重占比值k的计算公式为：；式中，c表示常数，dl表示句子中第l个单词的词频，M表示段落的句子个数，e表示指数，L表示句子的单词个数。
在本发明中，一个单词的词频越高，表示该单词在段落中出现的频率越高，可以用于评估句子在整个段落的重要程度。由句子中各个单词的词频确定句子在段落的权重占比值，单词的词频越大，该句子在段落的权重占比值越高，表示该句子在整个段落的重要程度越高。
在本发明实施例中，S22中，筛选各个段落的有效句子的具体方法为：将段落中所有句子的权重占比值从大到小排序，并将排序中前个权重占比值对应的句子作为有效句子；其中，max(·)表示最大值运算，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，int(·)表示取整运算，ε表示极小值。
在本发明中，在确定各个段落中有效句子个数时，在新闻文稿的1/2段落数（取整）与10之间取最大值，将每个段落中可包含的有效句子个数设置为最多10个，可以有效减少整体推荐算法的复杂程度。
在本发明实施例中，S23中，段落的关联权重值f的计算公式为：；式中，Kn+1表示段落中第n+1个有效句子的权重占比值，Kn表示段落中第n个有效句子的权重占比值，N表示段落的有效句子个数，Kmax表示段落的最大权重占比值，Kmin表示段落的最小权重占比值。
在本发明实施例中，S3中，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合的具体方法为：根据各个段落的关联权重值，计算历史浏览新闻文稿的关联阈值，将小于关联阈值的关联权重值对应的段落剔除，将剩余段落作为存在浏览关键词的关键浏览段落，生成关键浏览段落集合。
在本发明中，历史浏览新闻文稿虽然存在多个段落，但有些段落起到承上启下的作用，与用户感兴趣的内容不存在太大关系，因此利用所有段落的关联权重值对段落进行筛选，进一步精确对标题生成有影响的段落，减少冗余段落的干扰，使得生成的推荐内容更贴近用户。
在本发明实施例中，历史浏览新闻文稿的关联阈值η的计算公式为：；式中，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，fa表示第a个段落的关联权重值。
在本发明实施例中，S4包括以下子步骤：
S41、利用TextRank算法提取关键浏览段落集合中各个关键浏览段落的关键词，为历史浏览新闻文稿生成关键词集合；
S42、提取关键词集合中各个关键词的词向量，为历史浏览新闻文稿生成关键词矩阵，将关键词矩阵的值作为历史浏览新闻文稿的浏览阈值；
S43、对所有历史浏览新闻文稿的浏览阈值进行取均值运算后再进行取整运算，并将取整运算结果作为推荐浏览新闻文稿的篇数H；
S44、获取用户的未浏览新闻文稿，并计算各个未浏览新闻文稿标题与所有关键词集合的相似度，将相似度最高的前H篇未浏览新闻文稿作为推荐浏览新闻文稿。
在本发明中，在推荐内容生成任务中，根据关键词的词向量，生成整个历史浏览新闻文稿对应的关键词矩阵，由此生成的关键词矩阵的值可以用于约束推荐浏览新闻文稿标题的篇数，防止推荐浏览新闻篇数过多而导致推荐不准确。另外，为防止关键词矩阵的值不是整数，需对关键词矩阵的值进行取整运算。
在本发明实施例中，S42中，关键词矩阵的生成方法具体为：将段落个数作为关键词矩阵的行数，将所有段落中关键词个数的最大值作为关键词矩阵的列数；根据各个关键词的词向量计算各个关键词的矩阵标签值，将各个段落中各个关键词的矩阵标签值从小到大排列，作为关键词矩阵各行的元素，空余处用1补齐，生成关键词矩阵。
在本发明实施例中，关键词的矩阵标签值σ的计算公式为：；式中，g表示关键词的字符长度，X表示关键词的词向量。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取用户的所有历史浏览新闻文稿，并将各个历史浏览新闻文稿拆分为若干个段落；
S2：计算历史浏览新闻文稿中各个段落的权重序列，并根据各个段落的权重序列确定各个段落的关联权重值；
S3：根据各个段落的关联权重值，筛选存在浏览关键词的关键浏览段落，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合；
S4：从各个历史浏览新闻文稿的关键浏览段落集合中提取关键词集合，并根据所有历史浏览新闻文稿的关键词集合生成推荐浏览新闻文稿。
2.根据权利要求1所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S2包括以下子步骤：
S21、将历史浏览新闻文稿的各个段落拆分为若干个完整的句子，并计算各个句子在所处段落的权重占比值；
S22、根据各个句子在所处段落的权重占比值，筛选各个段落的有效句子，并将所有有效句子对应的权重占比值作为段落的权重序列；
S23、根据各个段落的权重序列，计算历史浏览新闻文稿中各个段落的关联权重值。
3.根据权利要求2所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S21中，句子在所处段落的权重占比值k的计算公式为：；式中，c表示常数，dl表示句子中第l个单词的词频，M表示段落的句子个数，e表示指数，L表示句子的单词个数。
4.根据权利要求2所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S22中，筛选各个段落的有效句子的具体方法为：将段落中所有句子的权重占比值从大到小排序，并将排序中前个权重占比值对应的句子作为有效句子；其中，max(·)表示最大值运算，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，int(·)表示取整运算，ε表示极小值。
5.根据权利要求2所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S23中，段落的关联权重值f的计算公式为：；式中，Kn+1表示段落中第n+1个有效句子的权重占比值，Kn表示段落中第n个有效句子的权重占比值，N表示段落的有效句子个数，Kmax表示段落的最大权重占比值，Kmin表示段落的最小权重占比值。
6.根据权利要求1所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S3中，为各个历史浏览新闻文稿生成关键浏览段落集合的具体方法为：根据各个段落的关联权重值，计算历史浏览新闻文稿的关联阈值，将小于关联阈值的关联权重值对应的段落剔除，将剩余段落作为存在浏览关键词的关键浏览段落，生成关键浏览段落集合。
7.根据权利要求6所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述历史浏览新闻文稿的关联阈值η的计算公式为：；式中，A表示历史浏览新闻文稿的段落个数，fa表示第a个段落的关联权重值。
8.根据权利要求1所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S4包括以下子步骤：
S41、利用TextRank算法提取关键浏览段落集合中各个关键浏览段落的关键词，为历史浏览新闻文稿生成关键词集合；
S42、提取关键词集合中各个关键词的词向量，为历史浏览新闻文稿生成关键词矩阵，将关键词矩阵的值作为历史浏览新闻文稿的浏览阈值；
S43、对所有历史浏览新闻文稿的浏览阈值进行取均值运算后再进行取整运算，并将取整运算结果作为推荐浏览新闻文稿的篇数H；
S44、获取用户的未浏览新闻文稿，并计算各个未浏览新闻文稿标题与所有关键词集合的相似度，将相似度最高的前H篇未浏览新闻文稿作为推荐浏览新闻文稿。
9.根据权利要求8所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述S42中，关键词矩阵的生成方法具体为：将段落个数作为关键词矩阵的行数，将所有段落中关键词个数的最大值作为关键词矩阵的列数；根据各个关键词的词向量计算各个关键词的矩阵标签值，将各个段落中各个关键词的矩阵标签值从小到大排列，作为关键词矩阵各行的元素，空余处用1补齐，生成关键词矩阵。
10.根据权利要求9所述的基于关键词的用户推荐浏览内容生成方法，其特征在于，所述关键词的矩阵标签值σ的计算公式为：；式中，g表示关键词的字符长度，X表示关键词的词向量。
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