輸入為(文章型別,使用者情緒向量）；輸出為根據情緒得到的評分，範圍0-10
演算法設計如下：根據文章的型別，將其對映成為乙個與情緒向量每一維意義均相同7維向量；然後計算其與使用者情緒向量的余弦相似度；最後將余弦相似度對映到0-10之間作為文章評分。
這個過程中最困難的就是根據文章的型別，將其對映成為乙個與情緒向量每一維意義均相同7維向量這一步。
首先確定文章型別，我們目前所擁有的文章型別有如下幾種：
此外，情緒識別結果返回值包含以下字段。每個欄位的值都是乙個浮點數，範圍 [0,100]，小數點後 3 位有效數字。每個欄位的返回值越大，則該字段代表的狀態的置信度越高。字段值的總和等於 100。
rate=5*(cos+1)
進行線性對映即可即可。
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