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公开(公告)号:CN113688310B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202110839324.4
申请日:2021-07-23
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本公开涉及一种内容推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多媒体内容,确定多媒体内容的推荐度影响参数,推荐度影响参数包括互动热度和内容热度,互动热度用于表征针对多媒体内容的互动程度,内容热度用于表征多媒体内容所属的目标主题的受关注程度,基于推荐度影响参数,确定多媒体内容的目标推荐度,在目标推荐度大于或等于预设推荐度阈值的情况下,将多媒体内容推荐至目标用户。根据本公开实施例,提高目标用户对所推荐的多媒体内容感兴趣的可能性,从而提高内容推荐的准确性。
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公开(公告)号:CN114861029A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210411631.7
申请日:2022-04-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/953 , G06Q10/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明实施例公开了舆情塑造过程分析方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取目标舆情事件的舆情数据以及目标舆情事件的舆情数据的发布方;根据舆情数据,确定舆情主题;根据舆情数据随时间的变化情况,将目标舆情事件划分为多个发展阶段;根据目标舆情事件在每个发展阶段的舆情数据,确定在相应发展阶段的核心议题;从在每个发展阶段的舆情数据的发布方中,识别在相应发展阶段的舆情塑造主体;根据在每个发展阶段的核心议题与舆情主题的匹配情况,对目标舆情事件在多个发展阶段的舆情塑造主体对于目标舆情事件的舆情塑造效果进行评估。基于该方法,可以实现对于舆情塑造过程的全面分析,并实现对于舆情塑造效果进行准确评估。
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公开(公告)号:CN112667872A
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN202011290564.5
申请日:2020-11-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/9532 , G06F16/25 , G06F9/445 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了新冠肺炎疫情数据的实时采集方法,包括以下步骤:一、建立配置文件,将多个信源网站内实时反映疫情数据的网页的基本信息预置在配置文件中,包括多个字段的名称、各字段的存储路径,各字段的被采纳次数;二、采集网页数据,通过配置文件中待采集字段的存储路径从多个信源网站采集待采集字段当前的数值;三、数据对齐处理,以待采集字段的数据对齐结果为待采集字段的采集数据;步骤四、更新配置文件,将各信源网站中待采集字段的数值与待采集字段的采集数据相同的信源网站中待采集字段的被采纳次数加1。本发明的方法从多个信源网站的实时数据中获取可信度最高的数据作为采集数据,提高了疫情实时数据的准确性。
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公开(公告)号:CN111737590A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010442783.4
申请日:2020-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了社交关系挖掘方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括:获取群组的对话流数据;将所述对话流数据划分为多个对话队列,其中,各对话队列的时间跨度小于或等于时间阈值;根据各对话队列中对话信息的上下文相关度,确定构成真实对话场景的对话队列;提取所述构成真实对话场景的对话队列所对应的用户,作为具有社交关系的用户。基于该方法及装置,可以还原对话场景,进而更加精准地映射对话用户,挖掘用户社交关系。
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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: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:CN113190765B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202110443387.8
申请日:2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置。所述方法包括:获取多个用户的行为数据;根据多个用户的行为数据,构建社交网络;根据各用户的行为数据,确定各用户对于目标话题领域的关注度;基于预设的规则,根据各用户对于所述目标话题领域的关注度,重构所述社交网络;基于重构的社交网络,选择所述目标话题领域的意见领袖。基于该方法及装置,可以实现对于目标话题领域的意见领袖的准确识别。
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公开(公告)号:CN111737590B
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202010442783.4
申请日:2020-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了社交关系挖掘方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括:获取群组的对话流数据;将所述对话流数据划分为多个对话队列,其中,各对话队列的时间跨度小于或等于时间阈值;根据各对话队列中对话信息的上下文相关度,确定构成真实对话场景的对话队列;提取所述构成真实对话场景的对话队列所对应的用户,作为具有社交关系的用户。基于该方法及装置,可以还原对话场景,进而更加精准地映射对话用户,挖掘用户社交关系。
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公开(公告)号:CN113268673B
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202110443364.7
申请日:2021-04-23
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: G06F16/9536 , G06F40/253 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法,包括:从互联网获取信息文本;将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中,应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词;其中,所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型,所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析,获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息,这样就可以对关键词信息进行标注或分类,最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。
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公开(公告)号:CN112667872B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202011290564.5
申请日:2020-11-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/9532 , G06F16/25 , G06F9/445 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了新冠肺炎疫情数据的实时采集方法,包括以下步骤:一、建立配置文件,将多个信源网站内实时反映疫情数据的网页的基本信息预置在配置文件中,包括多个字段的名称、各字段的存储路径,各字段的被采纳次数;二、采集网页数据,通过配置文件中待采集字段的存储路径从多个信源网站采集待采集字段当前的数值;三、数据对齐处理,以待采集字段的数据对齐结果为待采集字段的采集数据;步骤四、更新配置文件,将各信源网站中待采集字段的数值与待采集字段的采集数据相同的信源网站中待采集字段的被采纳次数加1。本发明的方法从多个信源网站的实时数据中获取可信度最高的数据作为采集数据,提高了疫情实时数据的准确性。
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