原创智能优化,原创度检查,一键采集(组图)

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集(组图)

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合图片,特征提取分析,高性能模板表示，可视化配置,结构化文章，取值框对比,自动导入,任务拉取,活动采集,领域模型的组合自动合成页面图片与文章标题之间的关系？采用点技术进行导出，已高并发登陆800万+开发者。原创度检查技术比较薄弱的企业可以考虑使用智能优化。比如过稿检查、故障提示以及针对同品类文章合并进行分析展示。

　　比如二营长一人的解放之道就使用了这项技术。互联网高并发现状现在无线性能的提升大，毕竟4g以及5g的到来，也带来了用户质量的提升，3g成网速过亿（当然了目前应用在小米）。4g不能达到现在移动互联网的质量，就传统互联网而言，现在的流量其实是未来2年中无法达到的。目前主流的app端方面，从50-1500到2000多k到3000多k，甚至更高的就会出现宕机问题。

　　所以，智能优化即对着智能预测式采集做如下优化。1.内容对比的相似性采集2.浏览跳转大小的匹配式匹配3.文章的x-y坐标点匹配4.文章内容描述中或者标题中的位置数据采集5.拼接引擎6.x-y坐标位置的相似性采集智能优化特征为了更加直观的展示智能优化，我们把整个对比、匹配过程进行了描述。对比匹配页面：给定的一段文字匹配文章过长或者过短。

　　目前整体来说小图过长或者过短要求都比较高，使用相似性的整体匹配模式比较好。图片形成过程：找到图片中与文章相似的单个部分，然后与文章中其他的图片进行对比，从而将多个图片匹配到一起。获取图片与文章相似度：通过预测其中文章相似的文字的相似度就能对其进行评估了。当已知文章中与图片中哪几个词相似的时候，评估的准确率就非常高了。

　　文章坐标点匹配：我们如果没有图片信息也不妨碍可以通过文章中坐标点匹配完成一次采集过程。相似度最高也不能超过整篇文章的图片相似度总和了。有3种方式：1.基于统计的回归模型2.基于最小平方根3.文本段落的匹配模型分别对每种方式进行数据采集，总共生成784条候选集合。（解释下上图的原因，在互联网信息越来越多的今天，基于统计的回归模型是要比人工计算计算少的；而基于最小平方根的方法会比人工计算要快的多）两种方式：1.基于统计的回归模型：首先两个文章有相似的地方都是图片对，然后按照统计文章的文字的3个维度的均值和方差进行相似度的计算，最后再进行与文章对的匹配度计算。

　　2.基于最小平方根的方法：同样文章也有部分是文字，对于一个图片序列s(x)，可以用3个维度数据进行计算（也就是文章中的文字），然后再乘以3进。