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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利評論信息排序方法、裝置、存儲介質(zhì)及服務(wù)器獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111310079B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010093459.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9538；該發(fā)明授權(quán)評論信息排序方法、裝置、存儲介質(zhì)及服務(wù)器是由周宇超;康斌;王皓;劉智靜;黃義棚設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-02-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本評論信息排序方法、裝置、存儲介質(zhì)及服務(wù)器在說明書摘要公布了：本申請公開了一種評論信息排序方法、裝置、存儲介質(zhì)及服務(wù)器，通過獲取已發(fā)表內(nèi)容的多條評論信息、以及每條該評論信息的用戶互動信息，該評論信息包括評論內(nèi)容和評論時間；根據(jù)該評論信息、該用戶互動信息和該已發(fā)表內(nèi)容確定每條該評論信息的熱度值；根據(jù)該評論時間確定每條該評論信息的時間衰減值；根據(jù)該熱度值和時間衰減值對該多條評論信息進行排序，從而能綜合考慮評論信息的新穎度、熱度和評論時間等因素，確保評論排序列表的多樣性，排序效果好。

本發(fā)明授權(quán)評論信息排序方法、裝置、存儲介質(zhì)及服務(wù)器在權(quán)利要求書中公布了：1.一種評論信息排序方法，其特征在于，包括： 獲取已發(fā)表內(nèi)容的多條評論信息、以及每條所述評論信息的用戶互動信息，所述評論信息包括評論內(nèi)容和評論時間； 根據(jù)所述評論內(nèi)容和所述已發(fā)表內(nèi)容確定每條所述評論信息的內(nèi)容特征，所述內(nèi)容特征是基于相關(guān)度、實體詞數(shù)量和字符長度確定的，所述相關(guān)度表征所述評論內(nèi)容和所述已發(fā)表內(nèi)容之間的主題向量分布距離，所述相關(guān)度、所述實體詞數(shù)量和所述字符長度分別與熱度值正相關(guān)； 根據(jù)所述用戶互動信息確定每條所述評論信息的互動特征； 對用戶特征、所述互動特征和所述內(nèi)容特征分別進行對數(shù)化處理； 利用極小極大值法，對對數(shù)化處理后的所述用戶特征、所述互動特征和所述內(nèi)容特征進行歸一化處理，得到歸一化數(shù)值； 根據(jù)預(yù)設(shè)加權(quán)值，對每條所述評論信息對應(yīng)的歸一化數(shù)值進行加權(quán)求和處理，得到對應(yīng)熱度值，所述用戶特征包括點贊權(quán)重值，所述點贊權(quán)重值與所述熱度值正相關(guān)且與所述評論信息所屬用戶的用戶等級正相關(guān)，所述用戶等級與歷史總點贊次數(shù)負相關(guān)，所述歷史總點贊次數(shù)是通過記錄歷史時間段內(nèi)所述用戶的點贊行為得到的；所述用戶等級是基于歷史總點贊次數(shù)排序并按照排序順序?qū)W(wǎng)絡(luò)總點贊次數(shù)進行等分得到的；根據(jù)所述評論時間確定每條所述評論信息的時間衰減值； 根據(jù)所述熱度值和時間衰減值對所述多條評論信息進行排序； 利用預(yù)設(shè)分類模型確定每條所述評論信息的低質(zhì)量分類標簽； 根據(jù)所述低質(zhì)量分類標簽對排序后的所述多條評論信息進行位置調(diào)整，不同的低質(zhì)量分類標簽對應(yīng)設(shè)置不同的調(diào)整幅度。

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