【摘 要】
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随着移动应用的普及,微信公众号已经成为人们获取信息的重要来源之一。微信公众号排序是获取优质信息、节约信息管理成本的必要手段。现有的公众号排序方法主要是对总阅读数
【机 构】
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沈阳航空航天大学人机智能研究中心,北软职业信息技术学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金(17YJCZH003);辽宁省自然科学基金(20170540696)
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随着移动应用的普及,微信公众号已经成为人们获取信息的重要来源之一。微信公众号排序是获取优质信息、节约信息管理成本的必要手段。现有的公众号排序方法主要是对总阅读数、总点赞数等量化指标进行人工经验赋权得到排序结果,忽略了文章内容对公众号选择的影响。该文在保留量化指标的基础上,提出了主题垂直性、发文稳定性、主题覆盖率和主题相关性等微信篇章排序特征,使用LambdaMART算法针对上述特征集合进行排序学习,并通过主成分分析进行特征选择优化。实验结果表明,在公众号排序方面,LambdaMART方法优于现有其他方法,
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