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公开(公告)号：CN111581370A
公开(公告)日：2020-08-25
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 , G06Q10/06 , 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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公开(公告)号：CN110059889A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN109241430A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811038860.9
申请日：2018-09-06
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: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种互联网多源异质数据融合的选举预测方法，属于数据挖掘领域。首先从互联网数据中，筛选能够反映选举国家或地区民心动向的信息源。然后从筛选出的互联网信息源中提取具体特征，构建基于互联网平台的候选人支持率预测指标体系。最后将提取的各类预测指标视为反映民意的信号，运用卡尔曼滤波模型进行融合，动态实时跟踪预测候选人的支持率。本发明具有数据源广泛、实时性强等特点，在舆情监控和观点分析等领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN105205146B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201510600289.5
申请日：2015-09-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种计算微博用户影响力的方法，属于数据挖掘领域，具体步骤如下：一、收集每日的微博流数据；步骤二、服务器将微博流数据平均分发到多个端口；步骤三、对流数据进行特征提取和并行计算；步骤四、将特征存储；步骤五、过滤不关心用户；步骤六、计算用户影响力；步骤七、存储每日每个用户的影响力。优点在于：该影响力的指标增加了平均数、最高数和爆发度，平均数要求用户发布的每条微博的平均影响力都比较高，避免出现微博数大造成转发量或评论量大，最高数和爆发度分别刻画影响力传播的范围和速度，因此，新增加的指标克服以往指标中存在单一总数不能完整刻画用户影响力的缺陷，能够更深入的解释用户影响力高的原因。
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公开(公告)号：CN107633044A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710827984.4
申请日：2017-09-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于热点事件的舆情知识图谱构建方法，属于自然语言处理领域；首先实时获取微博文本，对每个微博文本进行处理，构建文本簇，计算每个文本簇所属的话题类别，按类别识别每个簇中的热点事件，统计每个热点事件的多维属性；识别参与热点事件讨论的重要人物和机构，并获取重要人物和机构的多维属性；最后构建事件、人物、机构的多维属性体系及关系类型，以事件、人物、机构为实体，事件、人物、机构之间的关系为关联，构建舆情知识图谱。本发明能够从多个维度对热点事件、人物、机构进行刻画，实现对热点事件、人物、机构的全方位解析；并根据实际需求，设置不同话题类别的权重，实现不同话题的舆情知识图谱构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106202047A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610559542.1
申请日：2016-07-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于微博文本的人物性格刻画方法，属于数据挖掘领域；具体包括：首先，针对某个用户，对该用户某段时间内发的每条微博文本标注情绪标签，统计该用户每天冲动类以及抑郁类情绪的主导天数，从情绪特征角度对用户进行标记；然后，对该用户的所有微博文本进行关注话题分类，并选择该用户的关注话题；判断该用户的关注话题是否包括政治类和民生类，如果有，利用批判性词典对该用户进行语言特征刻画；否则，不做任何处理；最后、融合该用户的情绪特征和语言特征刻画该用户的性格，得到性格标签。优点在于：适用于对微博中人物性格特征刻画和分析，在舆情监控、人物属性刻画和信息传播扩散等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN103761239B
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201310664725.6
申请日：2013-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种根据表情符号对微博进行情感倾向分类的方法，包括：创建中性情感集、消极情感集和积极情感集；利用中性情感集、消极情感集和积极情感集，建立中性情感贝叶斯分类器；利用由消极情感集和积极情感集，建立极性情贝叶斯情感分类器；利用中性情感贝叶斯分类器和极性情感贝叶斯分类器对待测微博进行情感分类。本发明通过建立一个两阶段分类，即建立中性情感分类器，把中性情感的微博剔除，建立极性情感分类器，将有极性情感的微博分为积极情感和消极情感，该分类器分类速度快、占用空间小且鲁棒，且本发明能通过微博准确的了解到人们对当前的热门话题或事件的态度和网民的情绪，对社会科研和调查有着重要的帮助。
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公开(公告)号：CN105205146A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510600289.5
申请日：2015-09-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本发明公开了一种计算微博用户影响力的方法，属于数据挖掘领域，具体步骤如下：一、收集每日的微博流数据；步骤二、服务器将微博流数据平均分发到多个端口；步骤三、对流数据进行特征提取和并行计算；步骤四、将特征存储；步骤五、过滤不关心用户；步骤六、计算用户影响力；步骤七、存储每日每个用户的影响力。优点在于：该影响力的指标增加了平均数、最高数和爆发度，平均数要求用户发布的每条微博的平均影响力都比较高，避免出现微博数大造成转发量或评论量大，最高数和爆发度分别刻画影响力传播的范围和速度，因此，新增加的指标克服以往指标中存在单一总数不能完整刻画用户影响力的缺陷，能够更深入的解释用户影响力高的原因。
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公开(公告)号：CN104778209A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510111752.X
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: 本发明公开了一种针对千万级规模新闻评论的观点挖掘方法。具体步骤如下：1)、统计千万级规模新闻评论的数量；2)、判断该数量是否大于或等于阈值K，如果是不予处理，否则进入步骤三；3)、利用中文分词工具，对数量小于阈值K的新闻标题和评论进行分词，进行词性标注；4)、根据分词结果对新闻评论聚类，得到类别标签；5)、对新闻评论进行关键词对提取；6)、统计新闻评论的比例和混杂度；7)、根据关键词对筛选并提取代表性文本。本发明利用中文分词工具，考虑汉语语言的用法和搭配关系，结合新闻标题的作用，处理千万级规模的新闻评论，具有高效性、鲁棒性和易用性等优点。
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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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