一种事件推荐方法及电子设备技术

本公开提供了一种事件推荐方法及电子设备，涉及人工智能技术，尤其涉及大数据领域。方案为：获取检索信息，检索信息包括第一属性信息；获取第一事件的第二属性信息；根据第二属性信息以及第一属性信息之间的第一匹配度，对第一事件进行排序；根据排序的顺序从第一事件中获取第二事件；输出第二事件。考虑了获取的检索信息中的第一属性信息以及第一事件的第二属性信息，利用的是第二属性信息以及第一属性信息之间的第一匹配度，对第一事件进行排序，并考虑排序的顺序确定推荐的第二事件，输出第二事件，实现事件推荐，从而提高事件推荐准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种事件推荐方法及电子设备


[0001]本公开涉及大数据等人工智能
，尤其涉及一种事件推荐方法及电子设备。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，涌现了大量的新闻平台，例如，作者可在平台发布新闻、咨询等，可通过发布的新闻构建事件库，在智慧城市建设中，相关单位需要感知发生的事件，即需要进行事件推荐。
[0003]目前，用户在进行事件检索的过程中，一般向用户推荐热度最大的事件。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种事件推荐方法及电子设备。
[0005]第一方面，本公开一个实施例提供一种事件推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取检索信息，所述检索信息包括第一属性信息；
[0007]获取第一事件的第二属性信息；
[0008]根据所述第二属性信息以及所述第一属性信息之间的第一匹配度，对所述第一事件进行排序；
[0009]根据排序的顺序从所述第一事件中获取第二事件；
[0010]输出所述第二事件。
[0011]在本实施例的事件推荐方法中，可先获取包括第一属性信息的检索信息，以及获取第一事件的第二属性信息，可利用第二属性信息以及第一属性信息之间的第一匹配度，对第一事件进行排序，并输出第一事件中根据第一事件的排序的顺序获取的第二事件，实现第二事件的推荐。即在事件推荐过程中，考虑了获取的检索信息中的第一属性信息以及第一事件的第二属性信息，利用的是第二属性信息以及第一属性信息之间的第一匹配度，对第一事件进行排序，并考虑排序的顺序确定推荐的事件，即根据排序的顺序从第一事件中获取第二事件，输出第二事件，实现事件推荐，这样使推荐的事件更具有针对性，提高事件推荐的准确性。
[0012]第二方面，本公开一个实施例提供一种事件推荐装置，所述装置包括：
[0013]第一获取模块，用于获取检索信息，所述检索信息包括第一属性信息；
[0014]第二获取模块，用于获取第一事件的第二属性信息；
[0015]排序模块，用于根据所述第二属性信息以及所述第一属性信息之间的第一匹配度，对所述第一事件进行排序；
[0016]事件确定模块，用于根据排序的顺序从所述第一事件中获取第二事件；
[0017]输出模块，用于输出所述第二事件。
[0018]第三方面，本公开一个实施例还提供一种电子设备，包括：
[0019]至少一个处理器；以及
[0020]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0021]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开如第一方面提供的事件推荐方法。
[0022]第四方面，本公开一个实施例还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开如第一方面提供的事件推荐方法。
[0023]第五方面，本公开一个实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开如第一方面提供的事件推荐方法。
[0024]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0025]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0026]图1是本公开提供的一个实施例的事件推荐方法的流程示意图之一；
[0027]图2是本公开提供的一个实施例的事件推荐方法的流程示意图之二；
[0028]图3是本公开提供的一个实施例的事件推荐装置的结构图之一；
[0029]图4是本公开提供的一个实施例的事件推荐装置的结构图之二；
[0030]图5是用来实现本公开实施例的事件推荐方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0031]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0032]如图1所示，根据本公开的实施例，本公开提供一种事件推荐方法，方法包括：
[0033]步骤S101：获取检索信息，检索信息包括第一属性信息。
[0034]检索信息也可以理解为事件检索信息，第一属性信息是事件属性信息，可以理解是第一属性类型的第一属性信息，即为第一属性类型的结果信息或属性内容，例如，第一属性类型包括事件严重程度和地域属性，则对应的第一属性信息包括事件严重程度的属性内容(即是具体的严重程度结果)以及地域属性的属性内容(即为具体的地域)。作为一个示例，第一属性类型可包括但不限于地域属性、事件名称属性、事件严重程度属性、机构属性以及事件关键人物属性中的至少一项，对应地，第一属性信息可包括但不限于地域属性的第一属性信息、事件名称属性的第一属性信息、事件严重程度属性的第一属性信息、机构属性的第一属性信息以及事件关键人物属性的第一属性信息中的至少一项，第一属性信息中，地域属性的第一属性信息可以为第一地域，事件名称属性的第一属性信息可以为第一事件名称，事件严重程度属性的第一属性信息为第一严重程度，机构属性的第一属性信息可以为第一机构，事件关键人物属性的第一属性信息可以为第一关键人物，事件类型属性的第一属性信息可以为第一事件类型。
[0035]步骤S102：获取第一事件的第二属性信息。
[0036]例如，第二属性信息可包括但不限于地域属性的第二属性信息、事件名称属性的第二属性信息、事件严重程度属性的第二属性信息、机构属性的第二属性信息以及事件关键人物属性的第二属性信息中的至少一项，即第二属性信息的属性类型可包括但不限于地域属性、事件名称属性、事件严重程度属性、机构属性以及事件关键人物属性中的至少一项，第二属性信息中，地域属性的第二属性信息可以为第二地域，事件名称属性的第二属性信息可以为第二事件名称，事件严重程度属性的第二属性信息为第二严重程度，机构属性的第二属性信息可以为第二机构，事件关键人物属性的第二属性信息可以为第二关键人物，事件类型属性的第二属性信息可以为第二事件类型。
[0037]需要说明的是，第一事件可以理解是可以推荐的事件，例如，可以是事件库中热度较高的事件，也可以是根据检索信息从事件库中进行事件检索得到的事件等，即可预先建立事件库，可从事件库中获取热度大于预定热度的事件作为第一事件，或者可在接收检索信息后，基于检索信息在事件库中检索，得到至少一个事件，将至少一个事件作为第一事件，该至少一个事件是与检索信息相关联的事件，例如，可以是与检索信息相似程度大于预设相似度的事件，第一事件的数量为P个，P为正整数，或者是可以是与检索信息相似度前P的事件，即相似度前P的事件的相似度大于剩余事件与检索信息的相似度，剩余事件可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种事件推荐方法，所述方法包括：获取检索信息，所述检索信息包括第一属性信息；获取第一事件的第二属性信息；根据所述第二属性信息以及所述第一属性信息之间的第一匹配度，对所述第一事件进行排序；根据排序的顺序从所述第一事件中获取第二事件；输出所述第二事件。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获取所述第二属性信息的属性类型；分别获取属性类型相同的第一属性信息与第二属性信息之间的第二匹配度；根据所述第二匹配度获取所述第一匹配度。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一匹配度与所述第二匹配度的个数呈正相关关系。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一属性信息的属性类型与所述第二属性息的属性类型相同。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一属性信息的属性类型或所述第二属性信息的属性类型包括以下至少一项：地域属性；事件名称属性；事件严重程度属性；机构属性；事件关键人物属性；事件类型属性。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一属性信息包括：第一关键词和第一要素信息；所述第二属性信息包括第二关键词和第二要素信息；所述第一事件的热度高于预定热度；所述方法还包括：获取所述第一关键词与所述第二关键词之间的第三匹配度；获取所述第一要素信息和所述第二要素信息之间的第四匹配度；根据所述第三匹配度和所述第四匹配度获取所述第一匹配度。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获取网络事件信息；对所述网络事件信息进行聚类，得到事件聚类信息；基于所述事件聚类信息以及事件要素信息获取事件热度信息；构建所述事件库，其中，所述事件库中包括所述事件聚类信息以及所述事件热度信息；所述获取第一事件的第二属性信息之前，还包括：根据所述事件热度信息从所述事件库中获取热度高于预定热度的所述第一事件。8.一种事件推荐装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取检索信息，所述检索信息包括第一属性信息；第二获取模块，用于获取第一事件的第二属性信息；排序模块，用于根据所述第二属性信息以及所述第一属性信息之间的第一匹配度，对所述第一事件进行排序；事件确定模块，用于根据排序的顺序从所述第一事件中获取第二事件；输出模块，用于输出所述第二事件。...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪赛丁，龚建，夏志群，卓泽城，潘旭，杨哲，章文俊，徐思琪，刘晨晖，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：