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公开(公告)号:CN110134876B
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN201910360276.3
申请日:2019-04-30
申请人: 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分类号: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
摘要: 本发明公开了一种基于群智传感器的网络空间群体性事件感知与检测方法,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、根据微博账号的影响力筛选用于感知网络空间群体性事件的传感器账号;步骤三、对传感器账号的微博数据进行去噪处理;步骤四、对去噪后的微博数据按评论转发数进行排序;步骤五、对排序后的微博数据进行去重处理;步骤六、识别出相关事件涉及的时间地点和人物;步骤七、提取与事件相关的微博数据,对该事件进行分类并计算各微博内容的敏感值。本发明通过筛选具有影响力的媒体和用户账号组成群智传感器网络对网络空间群体性事件进行感知,无需对大规模微博数据进行挖掘,有效节省了计算和时间成本。
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公开(公告)号:CN110134876A
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201910360276.3
申请日:2019-04-30
申请人: 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分类号: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
摘要: 本发明公开了一种基于群智传感器的网络空间群体性事件感知与检测方法,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、根据微博账号的影响力筛选用于感知网络空间群体性事件的传感器账号;步骤三、对传感器账号的微博数据进行去噪处理;步骤四、对去噪后的微博数据按评论转发数进行排序;步骤五、对排序后的微博数据进行去重处理;步骤六、识别出相关事件涉及的时间地点和人物;步骤七、提取与事件相关的微博数据,对该事件进行分类并计算各微博内容的敏感值。本发明通过筛选具有影响力的媒体和用户账号组成群智传感器网络对网络空间群体性事件进行感知,无需对大规模微博数据进行挖掘,有效节省了计算和时间成本。
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公开(公告)号:CN108920447B
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN201810426812.0
申请日:2018-05-07
申请人: 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分类号: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289
摘要: 本发明一种面向特定领域的中文事件抽取方法,包括:预处理:对原始数据信息去除冗余标签、分句、分词;字典构建:人工对大规模新闻语料分析,对特定领域常见角色总结,构建角色字典;对报道特定领域事件的常见句型进行总结,构建基于触发词的句型字典;句法分析:对给定的中文新闻报道语句,进行句法解析得到句法解析树;句型匹配:根据句型字典在句法树上进行句型匹配;事件要素抽取:根据角色字典在句法树上进行角色抽取,根据时间和地点要素的句法特征在句法树上进行时间和地点抽取。本发明解决了大数据环境下快速获取中文新闻资讯信息的难题,通过自动化处理,用户根据自己输入关键词即可得到关键词相关的新闻事件,为信息获取提供极大便利。
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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
申请人: 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分类号: G06F16/9535 , G06Q50/00
摘要: 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:CN115293479A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210559536.1
申请日:2022-05-23
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
摘要: 本发明公开了一种舆情分析工作流系统,包括:数据分析功能模块,其包括N个能够进行舆情数据分析的数据分析模块;工作流建立模块,其根据舆情分析需求从数据分析功能模块中选择多个数据分析模块,按顺序进行连接,建立对特定任务进行分析的工作流,针对同一事件不同分析角度的舆情分析需求,建立多个工作流,以对多个舆情分析任务进行分析;工作流管理模块,其对建立的工作流进行数据分析计算,并通过可视化工作流图查看计算结果;事件管理模块,其对同一事件的多个舆情分析任务进行管理,并通过舆情分析数据构建不同任务之间的联系。本发明还提供了舆情分析工作流方法。本系统和方法能够根据舆情分析需求实现从不同层次和不同角度获得舆情信息。
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公开(公告)号:CN110096575B
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN201910375599.X
申请日:2019-05-07
申请人: 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分类号: G06F16/33 , G06F16/958 , G16H10/20 , G16H20/70
摘要: 本发明公开了一种面向微博用户的心理画像方法,包括:步骤一、在微博平台上选取样本用户,根据设定的心理学量表,利用调查问卷法获取样本用户的人格特征得分;步骤二、根据所述样本用户在微博平台上的文本信息,获取样本用户的文本表征,根据所述样本用户的行为信息,获取样本用户的行为表征;步骤三、根据样本用户的人格特征得分与文本表征和行为表征的对应关系,构建人格特征预测模型;步骤四、获取待测用户的文本表征和行为表征,根据人格特征预测模型,获得待测用户的人格特征。本发明能够实现对微博用户的人格特质的分析,为微博用户的心理画像提供技术支持。
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公开(公告)号:CN111581956A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010269087.8
申请日:2020-04-08
申请人: 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分类号: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法,包括:步骤一、对文本进行预处理;步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息,步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征;步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据,构建近似最邻近搜索图;步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图,搜索得到近似最近邻的K个节点,判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重,修正其敏感度值后,判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量,提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
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公开(公告)号:CN111581956B
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202010269087.8
申请日:2020-04-08
申请人: 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分类号: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别方法,包括:步骤一、对文本进行预处理;步骤二、标注多条预处理文本为敏感信息和非敏感信息,步骤三、表征得到敏感信息的向量表征和非敏感信息的向量表征;步骤四、以敏感信息的向量表征为正类数据、以非敏感信息的向量表征为负类数据,构建近似最邻近搜索图;步骤五、将待测文本的向量表征输入至近似最邻近搜索图,搜索得到近似最近邻的K个节点,判断节点属性及根据该条待测文本的敏感度权重,修正其敏感度值后,判断是否为敏感信息。本发明公开了一种基于BERT模型和K近邻的敏感信息识别系统。本发明具有提升文本质量,提升敏感信息识别的速度和精度的有益效果。
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公开(公告)号:CN110263319A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910216192.2
申请日:2019-03-21
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
摘要: 本发明涉及一种基于网页文本的学者观点抽取方法,包括学者网页信息采集、文本数据预处理、观点抽取分析、观点摘要生成4个部分;学者信息抽取部分负责从互联网中获取给定学者相关的网页文本数据;文本数据预处理部分负责对原始网页文本数据进行清洗、语句分割、句法树分析、人名识别;观点抽取分析部分负责抽取出观点句,分析观点句的情感倾向和情感极性强度值。观点摘要生成部分负责将同一网页中的学者的所有观点语句进行总结,形成一个观点摘要段落。本发明综合利用了网络信息采集、数据挖掘、情感分析、自然语言处理等技术,从网络中自动提取出学者发表的观点及情感倾向,并生成观点摘要,有了解学者的社会活动和影响有重要意义。
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公开(公告)号:CN110096575A
公开(公告)日:2019-08-06
申请号:CN201910375599.X
申请日:2019-05-07
申请人: 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分类号: G06F16/33 , G06F16/958 , G16H10/20 , G16H20/70
摘要: 本发明公开了一种面向微博用户的心理画像方法,包括:步骤一、在微博平台上选取样本用户,根据设定的心理学量表,利用调查问卷法获取样本用户的人格特征得分;步骤二、根据所述样本用户在微博平台上的文本信息,获取样本用户的文本表征,根据所述样本用户的行为信息,获取样本用户的行为表征;步骤三、根据样本用户的人格特征得分与文本表征和行为表征的对应关系,构建人格特征预测模型;步骤四、获取待测用户的文本表征和行为表征,根据人格特征预测模型,获得待测用户的人格特征。本发明能够实现对微博用户的人格特质的分析,为微博用户的心理画像提供技术支持。
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