一种面向微博的疑似水军发现方法

    公开(公告)号:CN106940732A

    公开(公告)日:2017-07-11

    申请号:CN201710212983.9

    申请日:2017-04-01

    Abstract: 本发明涉及一种面向微博数据的疑似水军发现方法,属于计算机应用技术领域。本发明共分为以下六个步骤,分别为相关微博数据的采集;数据预处理;用户特征提取;构建训练集;训练水军检测模型;预测判别未标注数据。对比现有技术,本发明实现了数据的充分利用,方便快捷的进行群体发现而不用建立复杂的分类检测模型,从而降低了算法的复杂度,并且算法的模块性较高,可以投入大规模数据计算,具有较高的稳定性;本发明除了可以对单一用户进行水军检测,还可以对某一特定事件中的一批用户进行识别,该方法模块性极强,可以稳定适用于大规模数据计算框架下。

    一种挖掘微博话题趋势发起人的方法

    公开(公告)号:CN104866561A

    公开(公告)日:2015-08-26

    申请号:CN201510255994.6

    申请日:2015-05-19

    CPC classification number: G06F17/30867

    Abstract: 本发明公开了一种挖掘微博话题趋势发起人的方法,属于数据挖掘领域。首先针对某一话题微博,以天为时间粒度,构造微博量随时间变化的趋势图,获取波峰点和波谷点,确定趋势的时间范围,提取微博高频词代表趋势主要内容,以趋势早期参与微博高频词的数量作为该条微博的内容相关度,降序排序后提取趋势制造者。根据趋势变化,以小时为时间粒度,构造趋势时间范围的微博数量变化图,获取斜率最大的时间范围作为增速最大的时间段,并对微博转发量降序排序,确定趋势推动者。本发明利用微博数据平台,具有高效性、鲁棒性和简洁性等优点,适用于对话题微博趋势发起人方面的分析,在社会舆情监控和信息传播分析等领域具有重要的应用价值。

    一种微博转发树和转发森林构建方法

    公开(公告)号:CN104778210A

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201510111754.9

    申请日:2015-03-13

    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。

    一种基于微博特定事件的影响力计算方法

    公开(公告)号:CN106980692B

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN201710213302.0

    申请日:2017-04-01

    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。

    一种基于用户画像的短文本分类方法

    公开(公告)号:CN106126605B

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201610453205.4

    申请日:2016-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的短文本分类方法。本方法为:1)基于用户发出的短文本数据生成对应用户的用户画像;其中,用户ui的用户画像为用户ui属于类别ci的值;2)采用分类器对该用户ui的短文本TS进行分类,得到该短文本TS所属类别的可能性F={f1,...,fi,...,fm};3)根据用户ui的用户画像与F={f1,...,fi,...,fm}计算该短文本TS属于各类别的值,选出最大的类别结果作为该短文本TS的类别标签。本发明大大增加了分类的准确率。

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