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龙图腾网获悉广东南方智媒科技有限公司申请的专利热点新闻聚类及热度排序的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119557516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411778249.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权热点新闻聚类及热度排序的方法及系统是由麦淼;罗小龙;王梦环;李梓华设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本热点新闻聚类及热度排序的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种热点新闻聚类及热度排序的方法及系统，包括定时采集各互联网平台的热搜数据，提取热搜数据的热搜标题并计算热搜标题的语义向量；计算热搜标题的语义向量之间的相似度，并通过聚类将语义相似的标题归类为同一新闻事件；分别计算每个热搜标题的热度系数选取同一新闻事件中热度系数最高的热搜标题为新闻事件名称，计算同一新闻事件的综合热度系数并根据不同新闻事件的综合热度系数输出热点新闻的排序结果。本发明通过生成热搜标题的语义向量，并计算标题相似性，能够准确地聚类相似的新闻事件，解决了标题表面差异带来的分类问题。通过聚类加权热度系数，能够高效地评估新闻事件的热度，为用户提供精准的热点新闻聚类与热度排序服务。

本发明授权热点新闻聚类及热度排序的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种热点新闻聚类及热度排序的方法，其特征在于：包括， 定时采集各互联网平台的热搜数据，提取热搜数据的热搜标题并计算热搜标题的语义向量，包括， 通过Bert模型中Tokenizer分词器将所述热搜标题切分成多个Token，并将每个Token转换为其在词汇表中的ID，得到热搜标题的Token_IDs，其中每个字代表一个Token； 将所述Token_IDs输入至Bert模型，提取所述Bert模型输出的[CLS]标记所在位置对应的[CLS]语义向量以及[SEP]标记所在位置对应的[SEP]序列结构向量； 将所述[CLS]语义向量与所述[SEP]序列结构向量进行求和平均，得到所述热搜标题的语义向量； 计算热搜标题的语义向量之间的相似度，并通过聚类将语义相似的热搜标题归类为同一新闻事件，包括， 通过计算多个热搜标题的语义向量，并计算两两热搜标题的语义向量之间的余弦相似度，生成相似度矩阵； 根据预设的相似度阈值，将所述相似度矩阵中低于所述相似度阈值的语义向量转化为0，高于所述相似度阈值的语义向量转化为1，得到0-1相似度矩阵；其中，0表示两两热搜标题之间内容不相似，1表示相似； 将所述0-1相似度矩阵表示为二维数组；所述二维数组的行索引和列索引分别对应热搜标题的ID； 对于每个热搜标题，通过其ID找到对应的行索引，提取该行所有的值，生成该热搜标题的相似度向量；所述相似度向量表示与其他热搜标题的相似度关系； 分别计算每个热搜标题的热度系数选取同一新闻事件中热度系数最高的热搜标题为新闻事件名称，包括， 所述热度系数的计算公式为： 热搜标题热度系数=序号归一化值*榜单权重 序号归一化值=热搜序号最大值+1-热搜序号热搜序号最大值+1 榜单权重=优先级下降系数*热搜来源优先级 其中，热搜序号最大值为热搜标题所在的热搜来源下序号的最大值；热搜序号为热搜标题在对应热搜来源中的排列序号；热搜来源优先级为基于业务需求对热搜来源预设的优先级排序；优先级下降系数表示随着热搜来源的优先级排名越靠后，优先级下降系数对于热度系数统计的负影响效果越明显； 对同一新闻事件中的每个热搜标题的热度系数进行排序，选取热度系数最高的热搜标题为该新闻事件的名称； 计算同一新闻事件的综合热度系数并根据不同新闻事件的综合热度系数输出热点新闻的排序结果，包括， 对同一类别所有热搜标题的热度系数进行相加，得到该新闻事件的综合热度系数。

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