公开(公告)号：CN106991160A

公开(公告)日：2017-07-28

申请号：CN201710203904.8

申请日：2017-03-30

Applicant: 武汉大学

Inventor： 郭晓东 ,  刘金硕 ,  王丽娜 ,  章岚昕 ,  杨广益 ,  陈煜森 ,  李扬眉

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F16/951 ,  G06Q50/01

Abstract: 本文发明涉及一种基于用户影响力以及内容的微博传播预测方法，流程如下：1.利用scrapy技术对两个用户的个人信息和他们之间的转发关系及转发微博进行爬取。2.利用RankPage影响力分析技术提取用户影响力，形成用户权威预测因子。3.采用单位时间粉丝转发微博在所有发表微博的百分比，提取粉丝转发活跃度预测因子。4.采用TF‑IDF词语权重技术对微博内容进行重要性分析，提取微博重要性预测因子。5.利用滚雪球的抽样方法将提取到的转发关系划分成10折微博转发训练集和微博忽略训练集。6.利用有监督的贝叶斯网络对训练集进行训练，直至分类器参数收敛。利用本发明可以提高针对新浪微博特定粉丝转发微博预测的准确度。

公开(公告)号：CN108536781B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN201810271740.7

申请日：2018-03-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘金硕 ,  牟成豪 ,  李改潮 ,  李晨曦 ,  李扬眉 ,  杨广益 ,  陈煜森 ,  邓娟

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明属于数据挖掘、舆情分析的研究范畴，涉及一种社交网络情绪焦点的挖掘方法及系统，包括：语料数据预处理、神经网络模型构建及训练、情绪焦点聚类三个步骤。深入挖掘用户在社交网络中展现的情绪的关注焦点，从而为社会舆论引导提供更为明确的决策辅助。本发明可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监管领域。

公开(公告)号：CN108536757B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN201810224888.5

申请日：2018-03-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘金硕 ,  刘泽军 ,  邓娟 ,  章岚昕 ,  杨广益 ,  陈煜森 ,  李晨曦 ,  李扬眉

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明涉及一种基于用户历史网络潜在有害主题引导方法。流程如下：1.根据有害信息的传播方式(如评论、转发等)构建分级评估指标体系，再利用情感倾向性算法构建危害分级模型。2.对危害信息进行主题分类并确定信息的危害级别，然后标记浏览过这些信息的用户。3.根据1中算法去获取每个级别下各个类别的无危害信息，构建分级推荐模型。4.分离出浏览过危害信息的所有用户，并对这些用户进行一段时间的网络浏览痕迹跟踪，并通过预警，查封，推荐，释放四种种方式来干预和释放用户。通过本发明可以渐渐的改变危害信息受众用户的阅读取向，从而间接的净化互联网环境，还可以加强相关部门对危害信息发布人的打击力度和准确度。

公开(公告)号：CN109598052A

公开(公告)日：2019-04-09

申请号：CN201811440265.8

申请日：2018-11-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘金硕 ,  刘必为 ,  李瞧 ,  杨广益 ,  李扬眉 ,  李晨曦 ,  田浩翔 ,  柳凯 ,  谢志国 ,  冯阔 ,  严鸿昌

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明提供了一种基于相关系数分析的智能电表寿命周期预测方法及装置，通过基于相关系数分析的智能电表寿命周期预测方法根据单位影响因数、制造厂商影响因数以及故障类型影响因数为主要参数，并以神经网络算法作为参数训练辅助。该方法流程如下：首先，计算验证单位、电表厂商、故障原因三个因素的周期相关性；然后得到电表的预测更换周期的预测模型，初始化模型中出现的各项的值；之后采用启发式方法迭代搜索确定权重，使用基于神经网络算法的更新权重方式进行修正；最后设计预警模型。实现了对智能电表的寿命周期的准确预测以及更换预警的技术效果。

公开(公告)号：CN108183956A

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201711475729.4

申请日：2017-12-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘金硕 ,  牟成豪 ,  李改潮 ,  李晨曦 ,  李扬眉 ,  杨广益 ,  陈煜森 ,  邓娟

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/721

Abstract: 本发明公开了一种传播网络的关键路径提取方法，传播网络中添加一个额外节点，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接；计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，并建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代以更新节点影响力列向量；遍历排除额外节点传播网络中任意两个用户节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；进一步计算得到每条最短路径的路径综合影响力以对每条最短路径进行排序得到关键路径。本发明解决了社交网络平台上关键传播路径的挖掘问题，并可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监控领域。

公开(公告)号：CN107103093A

公开(公告)日：2017-08-29

申请号：CN201710345317.2

申请日：2017-05-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘金硕 ,  李瞧 ,  邓娟 ,  刘必为 ,  陈煜森 ,  杨广益 ,  李晨曦 ,  李扬眉 ,  房金城 ,  谈聪 ,  陈凯

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明涉及一种短文本推荐方法及装置，属于信息处理技术领域，具体涉及一种基于用户行为和情感分析的短文本推荐方法及装置。本发明结合用户历史行为以及用户历史短文本情感，通过情感负相关性分析，匹配相关类别的短文本和用户，推荐相关短文本。