詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及爬詞技術(shù)領(lǐng)域，具體的涉及一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，每天都有海量新聞資訊產(chǎn)生，這些信息在互聯(lián)網(wǎng)上以 HTML網(wǎng)頁文檔的形式進(jìn)行傳播。但是海量的信息對用戶高效的檢索和獲取信息帶來了極大 挑戰(zhàn)，各種搜索引擎與推薦系統(tǒng)等應(yīng)用的出現(xiàn)為其提供了有效的途徑，而建立詞與網(wǎng)頁之 間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是這些應(yīng)用的基礎(chǔ)。詞與網(wǎng)頁之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系通過關(guān)聯(lián)度來表示其關(guān)聯(lián)關(guān)系 的大小，目前詞與網(wǎng)頁之間的關(guān)聯(lián)度主要以詞在網(wǎng)頁正文中的TF-IDF(詞頻-逆向文件頻 率)值來表示。
[0003] 現(xiàn)有的以詞在網(wǎng)頁正文中的TF-IDF值作為文本的關(guān)聯(lián)度計算方法存在以下缺點： 1、需要在文本集合上計算，所得結(jié)果易受文本集的內(nèi)容影響;2、IDF(逆文本頻度)的簡單結(jié) 構(gòu)不能有效地反映詞的重要程度和分布情況，作為關(guān)聯(lián)度精度不高;3、只考慮了網(wǎng)頁正文 詞的統(tǒng)計信息，忽略了網(wǎng)頁標(biāo)題所包含的與網(wǎng)頁最相關(guān)的詞信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法及裝置，該發(fā)明解決了現(xiàn) 有技術(shù)中關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果易受文本集的內(nèi)容影響、IDF關(guān)聯(lián)度計算精度不高、忽略網(wǎng)頁標(biāo)題 所含信息的技術(shù)問題。
[0005] 本發(fā)明的一方面提供一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法，包括以下步驟：
[0006] 步驟S100:讀取網(wǎng)頁的標(biāo)題和正文內(nèi)容，進(jìn)行分詞及詞性標(biāo)注，得到正文詞列表 130(171^81：和標(biāo)題詞列表1：；[1：161^81：，對正文分詞列表130(171^81：和標(biāo)題分詞列表1：；[1：161^81：分 別進(jìn)行過濾預(yù)處理；
[0007] 步驟S200:構(gòu)建詞連接集合1 inkMap;
[0008] 步驟S300:根據(jù)標(biāo)題詞列表titleList對詞連接集合linkMap進(jìn)行修正，得到修正 詞連接集合，利用修正詞連接集合計算網(wǎng)頁中每個詞的TextRank得分，得到每個詞的得分 集合scoreMap，過濾得分集合scoreMap中的常用詞，余下的得分集合scoreMap中的詞及其 TextRank得分，即為詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度。
[0009] 進(jìn)一步地，詞連接集合1 inkMap的構(gòu)建包括以下步驟：
[0010] 步驟S210:初始化隊列queue、詞連接集合linkMap和窗口大小N，遍歷正文詞列表 bodyList，將第i個詞A加入隊列queue的尾部，若隊列queue的長度大于N，則將隊列queue的 隊首元素刪除，若第i個詞A不包含于詞連接集合linkMap中，則將第i個詞A加入詞連接集合 linkMap中并設(shè)置第i個詞A的值為空集合;步驟S220:對隊列queue中的所有任兩元素進(jìn)行 比較，如果二者不相同則分別加入任兩詞連接集合linkMap的連接詞集合中；步驟S230:遍 歷正文詞列表bodyList，重復(fù)步驟S210~S220得到詞連接集合linkMap。
[0011] 進(jìn)一步地，過濾預(yù)處理步驟包括過濾停用詞，并保留名詞、動詞、形容詞及副詞。
[0012] 進(jìn)一步地，步驟S300包括以下步驟：
[0013] 步驟S310:計算詞連接集合linkMap中每個詞的連接詞集合大小的平均值記為M， 從詞連接集合linkMap中選取前M個連接詞集合最大的詞構(gòu)建詞集合reviseSet;
[0014] 步驟S320:遍歷標(biāo)題詞列表titleList中的標(biāo)題詞，若標(biāo)題詞不包含于詞連接集合 linkMap中，則將標(biāo)題詞加入詞連接集合linkMap并將詞集合reviseSet中的所有詞加入到 標(biāo)題詞的連接詞集合中；
[0015] 若標(biāo)題詞包含于詞連接集合linkMap中，則將詞集合reviseSet中除標(biāo)題詞之外的 所有詞加入標(biāo)題詞的連接詞集合中；
[0016] 步驟S330:遍歷reviseSet判斷其中每個詞是否是標(biāo)題詞，如果該詞不是標(biāo)題詞， 則將標(biāo)題詞加入該詞在詞連接集合1 inkMap中對應(yīng)的連接詞集合;否則，不做處理；
[0017] 步驟S340:遍歷標(biāo)題詞列表titleList，重復(fù)步驟S310~330得到修正詞連接集合。
[0018] 進(jìn)一步地，TextRank得分WS(Vi)的計算公式為：
[0020]其中，d為阻尼系數(shù)，Vi表示詞連接集合linkMap中的第i個詞，Wji表示詞連接集合 linkMap中第i個詞與第j個詞的連接權(quán)重，In(Vi)表示詞連接集合linkMap中第i個詞的連 接詞集合，Out (Vj)表示linkMap第j個詞的連接詞集合，WS(Vj)表示第linkMap中第j個詞的 TextRank 得分。
[0021]本發(fā)明的另一方面還提供了一種如上述方法用的詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算裝置，包 括：
[0022]分詞預(yù)處理模塊，用于讀取網(wǎng)頁的標(biāo)題和正文內(nèi)容，進(jìn)行分詞及詞性標(biāo)注，得到正 文詞列表bodyList和標(biāo)題詞列表titleList，對正文分詞列表bodyList和標(biāo)題分詞列表 titleList分別進(jìn)行過濾預(yù)處理；
[0023]詞連接計算模塊：用于構(gòu)建詞連接集合linkMap，以鍵值對形存儲，其中鍵為正文 分詞列表body Li s t中的當(dāng)前詞，值為與當(dāng)前詞有連接關(guān)系的連接詞集合；
[0024]關(guān)聯(lián)度計算模塊，用于根據(jù)標(biāo)題詞列表titleList對詞連接集合linkMap進(jìn)行修 正，得到修正詞連接集合，利用修正詞連接集合計算網(wǎng)頁中每個詞的TextRank得分，得到每 個詞的得分集合scoreMap，過濾得分集合scoreMap中的常用詞，余下的得分集合scoreMap 中的詞及其TextRank得分，即為詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度。
[0025] 進(jìn)一步地，TextRank得分WS(Vi)的計算公式為：
[00Z7]其中，d為阻尼系數(shù)，Vi表示詞連接集合linkMap中的第i個詞，wji表示詞連接集合 linkMap中第i個詞與第j個詞的連接權(quán)重，In(Vi)表示詞連接集合linkMap中第i個詞的連 接詞集合，Out (Vj)表示linkMap第j個詞的連接詞集合，WS(Vj)表示第linkMap中第j個詞的 TextRank 得分。
[0028]本發(fā)明的技術(shù)效果：
[0029] 本發(fā)明提供一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法，將標(biāo)題與正文的詞信息同時用于關(guān) 聯(lián)度計算，并且采用詞得分作為關(guān)聯(lián)度的度量，可以提升詞與網(wǎng)頁關(guān)聯(lián)度的精度，并且對單 個網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行直接計算因此不受文本集合內(nèi)容的影響。
[0030] 本發(fā)明提供一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算裝置，采用TextRank得分作為關(guān)聯(lián)度，可 有效地反映詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將標(biāo)題的詞用于修正基于正文的詞構(gòu)建的詞連接集合， 并使用修正后的詞連接集合計算詞的TextRank得分，充分考慮了標(biāo)題在網(wǎng)頁信息中的重要 性，有利于提升關(guān)聯(lián)精度?；趩蝹€網(wǎng)頁內(nèi)容計算，使得所得結(jié)果不受網(wǎng)頁之間內(nèi)容的影 響。
[0031]具體請參考根據(jù)本發(fā)明的詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法及裝置提出的各種實施例 的如下描述，將使得本發(fā)明的上述和其他方面顯而易見。
【附圖說明】
[0032] 圖1是本發(fā)明優(yōu)選實施例詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法的流程示意圖；
[0033] 圖2是本發(fā)明優(yōu)選實施例詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0034] 構(gòu)成本申請的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實 施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。
[0035] 參見圖1，本發(fā)明一方面提供了一種詞與網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)度計算方法，包括以下步驟： [0036] 步驟S100:讀取網(wǎng)頁的標(biāo)題和正文內(nèi)容，進(jìn)行分詞及詞性標(biāo)注，得到正文詞列表 130(171^81：和標(biāo)題詞列表1：；[1：161^81：，對正文分詞列表130(171^81：和標(biāo)題分詞列表1：；[1：161^81：分 別進(jìn)行過濾預(yù)處理；
[0037] 步驟S200:構(gòu)建詞連接集合1 inkMap;
[0038] 步