[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310197129.1
• 申請日: 2013-05-24
• 公開（公告）號: CN103455705A
• 公開（公告）日: 2013-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐常勝;張?zhí)熘?/a>
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 梁愛榮

1.一種網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：

信息融合單元，對網(wǎng)絡(luò)社會事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性進(jìn)行融合，使用自然語言理解和圖像與視頻處理分析技術(shù)，用于獲得社會事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合信息，構(gòu)建跨社會事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義描述模型；

跟蹤單元與信息融合單元連接，基于跨社會事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)語義描述模型，面對包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對網(wǎng)絡(luò)社會事件具有的跨模態(tài)屬性、跨平臺屬性和跨時(shí)空屬性，結(jié)合協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤技術(shù)，獲得社會事件在各個(gè)屬性上的語義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)；

分析與預(yù)測單元與跟蹤單元連接，基于語義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，得到一個(gè)社會事件隨著時(shí)間發(fā)展的整個(gè)過程信息，通過社會事件主題挖掘模型、社會事件模式預(yù)測和社會事件統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型挖掘過程信息，挖掘出過程信息的社會事件的主題和輿論導(dǎo)向，從而知道這個(gè)社會事件的全局態(tài)勢，獲得基于社會事件的全局態(tài)勢分析與預(yù)測數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述構(gòu)建跨社會事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義描述模型，用于提取各個(gè)社會事件的文本和視覺的跨媒體信息的特征，并對各個(gè)社會事件的文本、視覺的跨媒體信息進(jìn)行語義層次挖掘，從而實(shí)現(xiàn)社會事件的語義描述，構(gòu)建基于多模態(tài)的信息融合的語義知識庫，從而得到各個(gè)社會事件的多模態(tài)語義描述。

3.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述社會事件在各個(gè)屬性上的語義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，用于將互聯(lián)網(wǎng)中語義相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容聚集起來，構(gòu)成一個(gè)能夠反映社會事件共同主題的集合。

4.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述社會事件的全局態(tài)勢分析與預(yù)測數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)事件在不同時(shí)間段的摘要細(xì)節(jié)信息和事件演變趨勢，得到各個(gè)社會事件從開始到結(jié)束一個(gè)完整的描述，并把整個(gè)事件過程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，能夠根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過程信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶；通過對這些完整社會事件信息的關(guān)聯(lián)分析，挖掘出這個(gè)社會事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，從而預(yù)測出其后續(xù)發(fā)展的軌跡，揭示傳播行為的特性，知道這個(gè)社會事件的全局態(tài)勢。

5.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述社會事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合信息包含基于自然語言理解的文本分析、以及基于圖像和視頻處理，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合的事件語義描述體系，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的語義信息融合。

6.如權(quán)利要求5所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，基于文本分析、以及圖像和視頻的主題挖掘語義描述，采取提升算法選取有效的文本主題以及圖像和視頻主題。

7.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，針對網(wǎng)絡(luò)社會事件的跨平臺屬性，提出協(xié)同概率多假設(shè)跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)平臺上多個(gè)社會事件數(shù)據(jù)的語義協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤，用于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社會事件的跨模態(tài)及跨時(shí)空的關(guān)聯(lián)跟蹤。

8.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢分析與預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述基于社會事件的全局態(tài)勢分析與預(yù)測數(shù)據(jù)是根據(jù)跟蹤數(shù)據(jù)得到的每一個(gè)事件的所有信息，采取主題挖掘模型和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，預(yù)測出各個(gè)社會事件的主題及走勢，用于準(zhǔn)確地對社會事件進(jìn)行全局態(tài)勢分析與預(yù)測。