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文本推荐
采用文本相似度识别、关键词识别、标签库、聚类算法、知识图谱推荐算法等综合进行文本推荐
文本推荐
采用文本相似度识别、关键词识别、标签库、聚类算法、知识图谱推荐算法等综合进行文本推荐
功能介绍
推荐系统（RS）主要是指应用协同智能（COLLABORATIVE INTELLIGENCE）做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基
于内容的推荐系统和协同过滤（Collaborative Filtering）。另外还有基于知识的推荐系统（包括基于本体和基于案例
的推荐系统）是一类特殊的推荐系统，这类系统更加注重知识表征和推理。
推荐系统（RS）主要是指应用协同智能（COLLABORATIVE INTELLIGENCE）做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤（Collaborative Filtering）。另外还有基于知识的推荐系统（包括基于本体和基于案例的推荐系统）是一类特殊的推荐系统，这类系统更加注重知识表征和推理。
文本预处理
搭建底层文本素材库、标签库，并将需要输送给算法的文本进行预处理，
作为推荐依据
搭建底层文本素材库、标签库，并将需要输送给算法的文本进行预处理，作为推荐依据
文本聚类
文本聚类是在无标签数据中生成分组，针对网站采集数据、新闻数据等，
通过文本聚类完成的“同类”识别。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚
类，依赖于向量相互之间的距离，以创建分组
文本聚类是在无标签数据中生成分组，针对网站采集数据、新闻数据等，通过文本聚类完成的“同类”识别。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚类，依赖于向量相互之间的距离，以创建分组
应用场景
搜索引擎
通过匹配检索文本和候选文本的相似度，支持搜索引擎的基础能力
信息推荐
计算信息浏览历史和其他详细信息的相似度，从而为用户推荐相关内容
智能问答
通过匹配问题和候选答案的文本相似度，支持智能问答系统的基础能力
技术特色
图谱联想
结合知识图谱相关技术完成智能推荐
结合知识图谱相关技术完成智能推荐
多场景应用
多领域应用，底层数据搭建，支撑多场
景数据推荐应用
多领域应用，底层数据搭建，支撑多场景数据推荐应用
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