公开(公告)号：CN105975504A

公开(公告)日：2016-09-28

申请号：CN201610273082.6

申请日：2016-04-28

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 笱程成 ,  程学旗 ,  杜攀 ,  刘悦 ,  沈华伟

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F16/951 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明提出一种基于循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)的社交网络消息爆发检测方法及系统，涉及在线社交网络中内容的流行度预测技术领域，该方法包括获取社交网络中用户发布与转发的历史消息，对所述历史消息进行预处理，获取历史转发时间序列；对所述历史消息与所述历史转发时间序列进行循环神经网络训练，并生成预测模型；实时采集用户发布与转发的消息，根据所述消息，生成转发时间序列，将所述转发时间序列输入到所述预测模型，生成特征表达，将所述特征表达输入到全连接神经网络进行分类，结果以softmax方式输出，以完成社交网络消息爆发检测。

公开(公告)号：CN105095988A

公开(公告)日：2015-11-25

申请号：CN201510379930.7

申请日：2015-07-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 笱程成 ,  包秀国 ,  程学旗 ,  程工 ,  贺敏 ,  刘春阳 ,  杜攀 ,  刘悦 ,  马宏远 ,  张旭 ,  毕涛 ,  刘玮

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明适用于网络信息传播检测技术领域，提供了一种社交网络信息爆发检测方法，包括：采集社交网络的结构和用户产生内容；构建用户的话题传播概率矩阵；获取社交网络中用户发布或转发的消息；根据消息的转发标志和时间信息构建消息的传播轨迹；根据所述话题传播概率矩阵构建消息传播矩阵；根据所述消息的传播轨迹和消息传播矩阵，分析消息爆发的可能性。本发明还相应的提供一种实现上述方法的社交网络信息爆发检测系统。借此，本发明可以有效的预测社交网络消息是否会爆发传播。