[發明專利]一種網絡輿論趨勢預測分析方法

在審

• 申請號: 201710633501.7
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN107391712A
• 公開（公告）日: 2017-11-24
• 發明（設計）人: 王亞迪;岳小玲
• 申請（專利權）人: 王亞迪;岳小玲
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京創遇知識產權代理有限公司11577
• 代理人: 朱紅濤,李芙蓉

技術領域

本發明涉及網絡輿論技術領域，具體涉及一種網絡輿論趨勢預測分析方法。

背景技術

網絡已經成為影響社會秩序、組織利益和個人聲譽的重要媒介。通過對網絡輿情進行監測，及時發現可能影響社會發展、組織利益和個人聲譽的輿情事件，并提早應對，已經成為各級組織單位和個人必須面對的事情。

公開號為CN105608200A的中國專利文獻公開了一種網絡輿論趨勢預測分析方法，包括以下步驟，步驟S101：確定指標體系，爬取網絡輿論信息，通過預處理獲得所需指標的時間序列；步驟S102：建立模型，在獲取得到的時間序列上建立候選模型；步驟S103：選取最優模型，從建立的候選模型中比較選取最優模型；步驟S104：網絡輿論趨勢預測分析，基于選擇的最優模型對網絡輿論趨勢進行預測分析。采用上述方法后，該專利滯后參數的可調性能夠靈活的適應實際需求，同時引入MVE來作為模型選擇的判斷標準，提高了對特定輿情發展趨勢波動的預測能力。最終，可通過新的數據對模型進行修正，為長期追蹤預測創造了可能。但是該專利忽略了輿論內涵的變化，從而無法根據內涵對模型進行修正。

文獻“基于主題分類的網絡輿情觀測指數體系研究，情報雜志，2012，高承實等”將難以觀測的基于事件的網絡輿情預警監控轉換為易于觀測的基于不同主題分類上的網絡輿情監控+定義了網絡輿情影響指數、網絡輿情趨勢指數和網絡輿情積聚指數3個指數，分別給出了各指數的具體含義和計算辦法，最后對各種指數的綜合運用進行了討論。但是該文獻僅是說明了指數獲取和影響，并未真正告知如何進行輿論趨勢的預測。

發明內容

本發明的目的在于提供一種網絡輿論趨勢預測分析方法，本發明提供的網絡輿論趨勢預測分析方法，能夠根據關鍵詞進行篩選輿論，并根據輿論熱度的增長進行預測輿論趨勢，從而更好地監管輿論。

為實現上述目的，本發明提供一種網絡輿論趨勢預測分析方法，該方法包括：

建立關鍵詞數據庫；

獲取網絡輿論，該網絡輿論含有所述關鍵詞數據庫中的關鍵詞；

獲取所述網絡輿論的輿論熱度曲線；

對該輿論熱度曲線進行作二階導數。

可選的，所述關鍵詞數據庫包括第一敏感詞子庫和否定詞子庫以及第二敏感詞子庫和肯定詞子庫；所述網絡輿論同時包括所述第一敏感詞子庫和否定詞子庫中的關鍵詞和/或同時包括所述第二敏感詞子庫和肯定詞子庫中的關鍵詞。

可選的，所述獲取所述網絡輿論的輿論熱度曲線的獲取步驟包括：采用馬爾科夫模型進行獲取所述輿論熱度曲線；其中，所述輿論熱度曲線的橫坐標為時間，縱坐標為轉發次數、閱讀次數和評論次數之和。

可選的，所述輿論熱度曲線為離散曲線，間隔時間為1秒，相鄰離散曲線之間采用直線相連。

可選的，在所述對該輿論熱度曲線進行作二階導數步驟之后，所述方法還包括：若該二階導數在連續的時間段t內均大于數值M，則判定該網絡輿論為熱門輿論。

可選的，所述M為零。

可選的，在所述若該二階導數在連續的時間段t內均大于數值M，則判定該網絡輿論為熱門輿論的步驟之后，所述方法還包括：將所述網絡輿論轉到人工分析并進行判斷是否要禁止。

本發明具有如下優點：

本發明先建立關鍵詞數據庫，然后根據該數據庫中的關鍵詞進行網絡輿論的篩分和追蹤，并對含有有所述關鍵詞數據庫中的關鍵詞的網絡輿論的熱度進行作輿論熱度曲線，并根據輿論熱度的增長進行預測輿論趨勢，從而更好地監管輿論。

附圖說明

圖1是本發明提供的方法一示例性實施例的流程示意圖。

具體實施方式

以下實施例用于說明本發明，但不用來限制本發明的范圍。

圖1是本發明提供的方法一示例性實施例的流程示意圖。如圖1所示，該方法包括如下步驟。

步驟100：建立關鍵詞數據庫。所述關鍵詞數據庫可以為一些色情、反黨反社會以及具有煽動性的詞語，例如，臺灣，回歸，色情，裸體等等。除了直接能夠辨別禁止含義的詞語外，有些詞語必須得與其它詞語結合，例如熱愛祖國，與憎恨祖國，意思完全相反，但是二者中的詞語均非能夠直接禁止的詞語，因此，所述關鍵詞數據庫可以包括第一敏感詞子庫和否定詞子庫以及第二敏感詞子庫和肯定詞子庫；所述網絡輿論同時可以包括所述第一敏感詞子庫和否定詞子庫中的關鍵詞和/或同時包括所述第二敏感詞子庫和肯定詞子庫中的關鍵詞，在此狀況下，例如含有憎恨祖國等詞語的網絡輿論即可被發現。