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公开(公告)号：CN108470046A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810184478.2
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/34 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。
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公开(公告)号：CN104778210B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510111754.9
申请日：2015-03-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种微博转发树和转发森林构建方法，属于数据挖掘领域，包括以下步骤：收集该条微博的原创微博信息；并且根据单条原创微博信息，获取其转发微博信息；然后在单条原创微博信息及其所有转发微博信息上，构造单条微博的微博树结构；根据用户给定时间段t3‑t4内的话题关键词Topic，收集与该话题相关的全量微博信息，针对每一条微博信息，构造单条微博的微博树结构；最后汇总该话题相关的全量微博信息的转发树；形成微博转发森林。本发明的优点为：通过转发树生成算法，高效快速完整地进行转发树和转发森林的提取，具有较高的效率和效果。
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公开(公告)号：CN106909637A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710079050.7
申请日：2017-02-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京蓝光汇智网络科技有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30861 , G06F17/3061
Abstract: 本发明公开了一种微信公众号的影响力分析方法，包括如下步骤：步骤一、采集某一微信公众号下设定时间内发布的m篇文章中每篇文章的阅读数αi和点赞数βi，并计算阅读数和点赞数的转化率k＝阅读总数/点赞总数；步骤二、当微信公众号下某篇文章的阅读数为100000+时，利用αx＝k*βx计算得到文章的阅读数，其中αx为篇文章阅读数，βx为文章点赞数，设置单篇文章阅读数1×107为上限；步骤三、依据如下公式计算微信公众号的影响力权重：η为微信公众号的权威性权重；以用于对微信公众号发布信息的管理及对微信公众号的影响力的分析。本发明还公开了一种微信公众号的影响力分析系统。本发明极大地节省了人工成本，大幅度提高公众号影响力的分析效率。
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公开(公告)号：CN106227766A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610559551.0
申请日：2016-07-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种大数据驱动的选举舆情预测方法，属于数据挖掘领域。具体为：首先，根据选举国家或地区的互联网网路使用报告和地区网站排名，挑选出大数据信息源；再对每一类信息源进行分析，构建民意预测指标；然后融合提取出的多源预测指标，形成当前互联网民众支持率；进而收集民调报告，融合报告中各年龄段人群对候选人的支持率，形成线下民调支持率值；考虑选举国家或地区人口结构构成和网民年龄分布，融合候选人互联网支持率值与线下民调支持率值，运用移动平均方法，预测下一时间节点候选人支持率值，预测结果以日频度更新。本发明具有数据源广泛、预测周期短、实时性强等特点，在舆情监控和观点分析等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN105893481A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610187149.4
申请日：2016-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于马尔可夫聚类的实体间关系消解方法，包括：计算K个实体中任意两个实体之间的语义相似度；根据实体间的语义相似度构造赋权图G；构造状态转移矩阵M；在状态转移矩阵M上执行马尔科夫聚类算法，得到多个关系簇；其中，每个簇代表一系列语义相近似的实体。本发明提供的基于马尔可夫聚类的实体间关系消解方法具有以下优点：提出了融合词法和语义的相似度计算方法，然后给出了基于马尔科夫图聚类的关系聚类方法。该方法与层次聚类方法相比，聚类纯度指标有了一定提高，还具有计算过程简单快速的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105786991A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610089962.8
申请日：2016-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/30731 , G06F17/2715
Abstract: 本发明公开了一种结合用户情感表达方式的中文情感新词识别方法和系统。其中，该方法包括获取输入文本；基于所述输入文本中词频大于第一预设阈值的字符串，构建候选新词集合；使用中文旧词词库对所述候选新词集合进行过滤；基于统计指标从过滤的候选新词集合中筛选新词，构建新词集合；其中，所述统计指标为构词能力、点互信息、灵活度和邻接熵；基于情感倾向点互信息，从所述新词集合中识别情感新词，构建初始情感新词集合；基于所述输入文本中涉及的用户的情感表达方式，从所述初始情感新词集合中筛选高置信度情感新词，并将其作为所识别的中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别的精度和灵活度的技术问题。
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公开(公告)号：CN105760366A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610150038.6
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2715 , G06F17/277
Abstract: 本发明提供一种针对特定领域的新词发现方法，包括以下步骤：步骤1，文档预处理；步骤2，构建候选新词集；其中，每个候选新词由词语、该词语距离所述中心词语的距离向量值以及所述中心词语均采用新词表述方式表达。步骤3，候选新词挖掘；优点为：针对特定领域的新词发现方法，采用更灵活的新词表达方式，将数据挖掘领域的关联规则方法引入新词发现过程，并创新地提出将词汇与指定关键词的距离向量作为关联规则挖掘的重要特征，由此可快速准确全面的识别出文档包含的所有新词。
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公开(公告)号：CN114330321B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111666897.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/279 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种用户先验知识增强的文本风格迁移方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取用户先验知识数据，并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型；获取用户输入数据，并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中，生成与所述用户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示；获取用户关注领域表示，并结合所述目标文本内容表示和用户关注领域表示，生成目标文本内容。本发明不仅可以实现文本风格的转换，还提升了转换文本内容与用户要求的相关性。
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公开(公告)号：CN114297498B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111638795.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06Q50/00
Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法，实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法，设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成，通过输入微博中不同话题数据，得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制，充分结合了节点在拓扑结构中的重要性，构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息，在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系，构造网络中的关键传播结构。
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公开(公告)号：CN111581370B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010310036.5
申请日：2020-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/242 , G06Q10/0637 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估方法，包括：步骤一、收集各通道的流数据；步骤二、量化流数据对于目标事件的敏感值和情绪标签；步骤三、基于敏感度和影响力量化得到主体指标值；步骤四、基于敏感消息数、各类情绪标签对应的消息数，量化得到内容指标值；步骤五、基于每日的消息数、用户数、群组数，量化得到传播指标值；步骤六、基于主体指标值、内容指标值、传播指标值，量化得到各通道的综合热度值，并计算得到目标事件当日的总热度值。本方法建立了普适的网络舆情热度评估指标体系，评估结果更准确全面。本发明还公开了一种综合多通道数据来源的网络舆情热度评估装置，本装置对网络舆情热度的评估更准确全面。
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