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2019-04-14 03:35
        

  所述分类(classi fica tion)算法主要是通过对已知类别的文本进行训练,得 出训练模型,从而根据模型对待处理的数据进行分类。分类算法适用于在已经规定了类别 的前提下,对数据进行分类。常见的分类算法有svm算法、贝叶斯(bayes)算法、随机森立 (ramdom forest)算法等。

  所述聚类(clustering)算法又称为无监督学习算法,主要通过tf-idf (term frequency - inverse document frequency、词步页-反文档步页率)、idf (inverse document frequency、反文档频率)等算法将文本中的分词转换为向量,通过比较文本中对应向量的 距离与设定阈值的大小,从而对这些文本进行分类。聚类算法适用于在类别未知的前提下, 对数据进行分类。常见的聚类算法有k-means算法等。

  所述关联规则(Association Rules)算法主要是从大量数据中获取数据之间的关 联关系。关联规则算法适用于从海量数据中寻求各数据之间的关联性。例如,美国沃尔玛 超市发现尿布与啤酒被同时采购的概率很高,经分析发现年轻爸爸在采购尿布 的同时往往为自己采购啤酒。

  所述特殊规则匹配(rules matching)算法主要是通过大量经验的积累,总结出在 出现某种规则的前提下,该文本一定属于某个类别的一种特殊的算法。特殊规则匹配算法 可与上述三类算法相结合使用。

  第1步,对采集下来的大量互联网的网页数据中进行文本预处理,即过滤掉无用 信息,获取网页主要内容,并将获取到的内容保存为文本。然后,选用分词器对文本进行分 词,得到包含文本和此时分词的中间文本集。如果是针对中文分词,所述分词器例如采用 ansj分词器、_seg j分词器、lucene分词器中的一种或多种。最后,选用特征值降维算法 从中间文本集中过滤掉无用的分词,仅保留权重较高、可以比较明显表示出该文本类别特 征的分词,得到包含文本和此时分词的最终文本集。所述特征值降维例如采用tf-idf算 法、权重计算等方法。

  第2步,由于类别已定为至少两种,因而适于采用分类算法和/或特殊规则匹配算 法。对于分类算法而言构建模型,对于特殊规则匹配算法而言归纳规则。

  并在展示该的社交圈消息的同时展示该媒体信息。具体实施时,可以按照消息产生时间由近及远的方式展示该的社交圈消息,并且根据待展示的媒体信息所属的类型以及和社交圈消息之间的关联关系,在不同的位置展示展示该媒体信息。在一实施例中,若该媒体信息属于公益类,则在展示完所有的的社交圈消息之后,展示该媒体信息,即将该公益类的媒体信息置顶显示。图a为依据本申请一实施例的展示媒体信息和的社交圈消息的界面示意图。例如,天津发生后,用户在朋友圈中发表相关的进展和新闻分析,在该新闻揭露之后,返回的待展示的媒体信息为一个公益广告。如图a所示,用户更新朋友圈后得到三个消息,包括:在方框中,好友c在分钟之前发表消息:“场面好”以及现场的视频画面;

  要解决的技术问题在于,针对现有互联网广告推广技术无法完整的统计广告推广的实际效果的缺陷,提供一种广告推广效果统计方法和广告主。解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种广告推广效果统计方法,包括:记录步骤,客户端依据广告发布平台提供的广告发起面向广告发布平台的广告访问请求;广告发布平台接收来自客户端的广告访问请求,在该广告访问请求中添加该广告发布平台的广告发布平台标识,然后将该广告访问请求重定向至广告主^^务器;广告主接收该广告访问请求,并执行如下搡作:为客户端分配访问标识;解析广告访问请求,获取所述广告发布平台标识;记录,并将生成的广告访问记录添加到广告访问日志中;向客户端返回应答页面和生成的访问标识。

  根据所述非表情的消息内容和预先存储的该用户的属,分析得到所述表情图标所对应的心情标签;将所述心情标签和预先设置的各媒体信息的心情数据进行匹配,计算得到每个媒体信息的匹配度;将所述匹配度高于预定阈值的媒体信息确定为可推广的媒体信息。根据权利要求所述的方法,其中,针对所述匹配度高于预定阈值的每个媒体信息,如果该媒体信息和所述非表情的消息内容有相匹配的关键词,则将该媒体信息确定为可推广的媒体信息。根据权利要求至中任一项所述的方法,向所述社交应用客户端返回的社交圈消息,以使所述社交应用客户端按照消息产生时间由近及远的方式展示该的社交圈消息,并根据该媒体信息所属的类型或者该媒体信息与社交圈消息的关联关系展示该媒体信息。

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