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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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公开(公告)号：CN105162676B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201510363826.9
申请日：2015-06-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种微信数据获取方法和系统，通过安卓平台应用测试组件和浏览器测试组件相结合来实现。基于安卓平台测试组件方式，可以模拟用户行为操作客户端，包括登陆、查看、滑屏等；由此方式获取的微信公众平台账号历史消息的网页地址结合主动采集技术，可获取微信公众账号完整的历史消息。采用安卓平台测试组件和浏览器测试组件相结合方式，通过监听浏览器DOM元素变化，能够自动化实现网页版微信登陆，全面和及时有效地获取微信数据。
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公开(公告)号：CN106980692A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710213302.0
申请日：2017-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于微博特定事件的影响力计算方法，属于社交网络分析及数据挖掘技术领域。本发明依据传播学中事件发展的五个阶段对特定事件进行了相关分析划分并应用于影响力计算中，主要针对微博文本数据及基础的用户数据进行统计处理与自然语言处理，计算传播角度和内容角度兼顾的六项影响力指标，并使用K‑means机器学习算法对子话题进行划分；最终得出特定事件的影响力热度指数EII、事件内的用户影响力排行榜、消息影响力排行榜。对比现有技术，本发明考虑微博文本的内容指标，较全面而准确地反映了事件各方面的信息，具有很强的现实意义和实用价值。此外，本发明方法计算的时空耗费不高，易于模块化，可投入大规模的数据计算，具有较好的稳定性。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN104899156A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510229346.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模社交网络的图数据存储及查询方法，本发明数据存储管理器对收到的图数据采用Key-Value方式存储，以图数据的顶点ID为Key，以顶点邻域为Value；对每一顶点邻域的数据存储：将与该顶点邻域相连的多条边以时间戳有序存储到固定大小的内存块中，并构成双向链表，将该顶点的属性信息和索引信息存储到一数据结构中。当数据存储管理器收到访问顶点v的访问请求时，数据存储管理器将该顶点v及其k阶邻域传输给请求者；请求者将返回数据缓存在本地，下次查询时，首先检查本地的缓存，如果不存在查询的顶点，则将访问请求发送给所述数据存储管理器。本发明能满足动态更新、适合处理数据稀疏的场景和随机访问。
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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：CN105843854B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610150817.6
申请日：2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2455 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供一种面向网络数据的专题文档快速识别系统，通过与不同规则的高效匹配达到快速识别专题的目的。本发明主要由文档获取模块、文档结果存储模块、轮询监测模块、实时服务接口、历史服务接口、规则树构建模块、实时过滤处理模块和回溯过滤处理模块组成。本发明实现了对实时数据和历史有效数据同时进行处理的功能，能够对大量文档数据进行批量处理，能够在保证系统正常运行的前提下对处理算法进行动态热切换，能够在输入输出接口内容变动后依然可以保证系统的正常运行，弥补了目前一些文档识别系统无法随意更改、灵活性和复用性差等的缺陷，对需求变更有很强的适应性。
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公开(公告)号：CN109145109A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710464424.7
申请日：2017-06-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/2458 , G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种基于社交网络的用户群体消息传播异常分析方法和装置，包括：获取在线社交网络中用户群体的历史聊天记录，根据预先设定的时间跨度，获取历史聊天记录在时间跨度内用户群体中所有用户所发布的消息，作为消息集合；对于消息集合，根据预先设定的时间范围统计用户群体在每个时间范围内所发布的消息总数；基于时序相关性的特征提取法，对每个消息总数的特征进行提取，并将提取结果集合为样本集合；根据消息总数并采用聚类算法为样本集合对样本集合进行聚类，生成异常样本；根据异常样本判定其所在的用户群体存在消息传播异常。由此本发明能够应对数据涌发现象，同时算法直观简单，准确率更高，且本发明应用场景广泛。
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