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摘要：本发明提出一种推荐系统评论区的群体极化问题检测方法和装置，包括：对推荐系统指定的评论主帖进行话题观点提取，得到主帖观点；对评论主帖的评论区进行立场检测，得到评论区各条评论相对主帖观点的立场类别；通过提取各条评论的关键词，得到各条评论的立场类别对应的强烈程度；按照评论时间将评论区的评论排序，统计评论初始时间段内各立场类别的评论数量，并根据初始时间段内各条评论的强烈程度，得到各立场类别的平均极化程度，作为基准；持续抽取与初始时间段相同长度但时间靠后的后续时间段，计算后续时间段各立场类别的平均极化程度，并与基准进行对比，得到立场的极化偏离程度，当极化偏离程度超出阈值时进行报警。
主权项：1.一种推荐系统评论区的群体极化问题检测方法，其特征在于，包括：立场检测步骤，对推荐系统指定的评论主帖进行话题观点提取，得到主帖观点；对该评论主帖的评论区进行立场检测，得到该评论区各条评论相对该主帖观点的立场类别；词性检测步骤，通过提取各条评论的关键词，得到各条评论的立场类别对应的强烈程度；按照评论时间将该评论区的评论排序，统计评论初始时间段内各立场类别的评论数量，并根据该初始时间段内各条评论的强烈程度，得到各立场类别的平均极化程度，作为基准；极化报警步骤，持续抽取与该初始时间段相同长度但时间靠后的后续时间段，计算该后续时间段各立场类别的平均极化程度，并与该基准进行对比，得到立场的极化偏离程度，当该极化偏离程度超出阈值时进行报警。
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百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种推荐系统评论区的群体极化问题检测方法和装置
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