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文本推薦
采用文本相似度識別、關鍵詞識別、標簽庫、聚類算法、知識圖譜推薦算法等綜合進行文本推薦
文本推薦
采用文本相似度識別、關鍵詞識別、標簽庫、聚類算法、知識圖譜推薦算法等綜合進行文本推薦
功能介紹
推薦系統（RS）主要是指應用協同智能（COLLABORATIVE INTELLIGENCE）做推薦的技術。推薦系統的兩大主流類型是基
于內容的推薦系統和協同過濾（Collaborative Filtering）。另外還有基于知識的推薦系統（包括基于本體和基于案例
的推薦系統）是一類特殊的推薦系統，這類系統更加注重知識表征和推理。
推薦系統（RS）主要是指應用協同智能（COLLABORATIVE INTELLIGENCE）做推薦的技術。推薦系統的兩大主流類型是基于內容的推薦系統和協同過濾（Collaborative Filtering）。另外還有基于知識的推薦系統（包括基于本體和基于案例的推薦系統）是一類特殊的推薦系統，這類系統更加注重知識表征和推理。
文本預處理
搭建底層文本素材庫、標簽庫，并將需要輸送給算法的文本進行預處理，
作為推薦依據
搭建底層文本素材庫、標簽庫，并將需要輸送給算法的文本進行預處理，作為推薦依據
文本聚類
文本聚類是在無標簽數據中生成分組，針對網站采集數據、新聞數據等，
通過文本聚類完成的“同類”識別。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚
類，依賴于向量相互之間的距離，以創建分組
文本聚類是在無標簽數據中生成分組，針對網站采集數據、新聞數據等，通過文本聚類完成的“同類”識別。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚類，依賴于向量相互之間的距離，以創建分組
應用場景
搜索引擎
通過匹配檢索文本和候選文本的相似度，支持搜索引擎的基礎能力
信息推薦
計算信息瀏覽歷史和其他詳細信息的相似度，從而為用戶推薦相關內容
智能問答
通過匹配問題和候選答案的文本相似度，支持智能問答系統的基礎能力
技術特色
圖譜聯想
結合知識圖譜相關技術完成智能推薦
結合知識圖譜相關技術完成智能推薦
多場景應用
多領域應用，底層數據搭建，支撐多場
景數據推薦應用
多領域應用，底層數據搭建，支撐多場景數據推薦應用
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