摘要
本发明公开了一种基于多维特征优化的媒体影响力评估模型构建方法,包括数据采集与处理、作者信息的规范化处理、数据预处理与多维向量化、术语频率和分布的多层分析、术语权重的卡方统计和整合、特征维度选择和算法优化、多维属性决策分析和模型综合以及深度模型验证与准确度校准。本发明全面考虑了各个网站的多样性、数据的复杂性、特征的多样性,完全脱离用户隐私数据的依赖,更加客观地评估文章内容本身的影响力。所建立的tops is模型具有高度可解释性,通过综合分析文章的多种属性,提供了一种新的评估不同媒体文章影响力的方法论框架。本发明不但可以解决现有技术的不足,还为媒体影响力分析提供了新的视角和工具,具有重要的理论和实际应用价值。
技术关键词
文本
文章
评估模型构建方法
术语
网络信息采集系统
信息获取系统
潜在语义分析
特征选择算法
命名实体识别
参数调优技术
频率
数据
自然语言
集成学习框架
媒体
信息熵
广义线性模型
主题
长短期记忆网络
浏览器技术
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