基于社交网络的用户群体消息传播异常分析方法及装置

    公开(公告)号:CN109145109B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN201710464424.7

    申请日:2017-06-19

    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。

    基于多次单类型采集结果的综合异常判断的系统

    公开(公告)号:CN108429649B

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201810244277.7

    申请日:2018-03-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于多次单类型采集结果的综合异常判断系统,涉及网络预警技术领域。所述系统包括:阈值生成单元和异常判断单元;所述阈值生成单元,在从被采集系统上获取到的采集数据的基础上,计算判断阈值;所述异常判断单元,在所述判断阈值和所述采集数据的基础上,判断被采集系统运行是正常还是异常。本发明所述系统对采集到的数据进行多种方式进行判断,从而在不接触被监测系统后台日志或硬件数据的情况下准确识别出被检测系统的运行状况,解决了因使用平均值计算抗干扰性太弱,固定阈值判断性能太差,阈值波动范围设置方案单一且低效的问题。

    一种网络话题热度预测方法

    公开(公告)号:CN106557552B

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN201610958001.6

    申请日:2016-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种网络话题热度预测方法。它包括话题检测、热度预测建模、预测热度值计算三个步骤。话题检测部分负责从网络数据中获取与用户给定话题关键词相关的话题数据。预测建模部分按照用户设定的时间粒度大小统计话题检测结果中每个时间段内的话题热度值,并计算高斯过程模型关于话题热度统计时间点的协方差矩阵,构建基于高斯过程的预测模型。预测热度值计算部分针对用户给定的预测时间点,利用构建的高斯过程模型计算话题在给定时间点的热度值。本发明综合利用信息检索技术、分类技术进行话题检测,利用高斯过程模型来进行话题热度预测,提高了话题预测的实用性和有效性。

    信源重要度的评级方法及评级系统

    公开(公告)号:CN106168969A

    公开(公告)日:2016-11-30

    申请号:CN201610524367.2

    申请日:2016-07-05

    CPC classification number: G06F17/3089

    Abstract: 本发明提供一种信源重要度的评级方法及评级系统,评级方法包括:步骤1,计算信源所属网站的网站重要度值W1;步骤2,计算信源在所属行业的行业重要度值W2;步骤3,预设定网站重要度权重值C1和行业重要度权重值C2;根据下式计算得到信源重要度值M:信源重要度值M=网站重要度值W1*网站重要度权重值C1+行业重要度值W2*行业重要度权重值C2;步骤4,根据信源重要度值M对信源进行重要度评级,并输出信源重要度评级结果。优点为:本发明能够对信源进行客观、科学合理、有效实用的信源重要度评级。

    一种基于用户画像的短文本分类方法

    公开(公告)号:CN106126605A

    公开(公告)日:2016-11-16

    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。

    一种基于热点事件的舆情知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN107633044B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201710827984.4

    申请日:2017-09-14

    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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