[發(fā)明專利]一種基于組合優(yōu)化決策樹的網(wǎng)絡(luò)偽輿情識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710839631.6
• 申請(qǐng)日: 2017-09-18
• 公開（公告）號(hào): CN107742256A
• 公開（公告）日: 2018-02-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高萬林;康博涵;賈敬敦;于麗娜;陶莎;仲貞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q50/00
• 分類號(hào): G06Q50/00;G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩,李相雨

1.一種基于組合優(yōu)化決策樹的網(wǎng)絡(luò)偽輿情識(shí)別方法，其特征在于，包括：

S1，獲取網(wǎng)絡(luò)輿情事件的輿情屬性集合，其中，所述輿情屬性集合包括首發(fā)媒介、轉(zhuǎn)發(fā)媒介種類及個(gè)數(shù)、總發(fā)帖數(shù)、48小時(shí)發(fā)帖數(shù)、一周發(fā)帖數(shù)、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、觀點(diǎn)數(shù)、最大觀點(diǎn)占比和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)中的一個(gè)或多個(gè)；

S2，將所述輿情屬性集合中的至少一種輿情屬性對(duì)應(yīng)的輿情屬性值，輸入至決策樹模型中，獲取所述網(wǎng)絡(luò)輿情事件的識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2中所述決策樹模型通過以下步驟獲?。?/p>

S21，獲取多個(gè)輿情樣本事件，每個(gè)所述輿情樣本事件包含所述輿情屬性集合；

S22，將所述多個(gè)輿情樣本事件隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集均包含至少一個(gè)所述輿情樣本事件；

S23，根據(jù)所述訓(xùn)練集中的所有輿情樣本事件的輿情屬性集合，建立所述決策樹模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，步驟S23具體包括：

S231，利用基于邊界點(diǎn)屬性值合并和不一致度檢驗(yàn)的離散化算法，將所述訓(xùn)練集中的所有輿情樣本事件的連續(xù)輿情屬性離散化為離散輿情屬性；

S232，根據(jù)所述訓(xùn)練集中的所有輿情樣本事件的離散輿情屬性和定性輿情屬性，利用輸入輸出關(guān)聯(lián)法建立所述決策樹模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S231具體包括：

S2311，基于所述訓(xùn)練集中的所有輿情樣本事件的每一個(gè)連續(xù)輿情屬性，以所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的邊界點(diǎn)的屬性值為切點(diǎn)分割對(duì)應(yīng)的連續(xù)輿情屬性的屬性值，獲取所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的第一離散輿情屬性區(qū)間集合；

S2312，合并所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的第一離散輿情屬性區(qū)間集合中的臨界點(diǎn)，獲取所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的第二離散輿情屬性區(qū)間集合；

S2313，合并所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的第二離散輿情屬性區(qū)間集合中的少數(shù)點(diǎn)區(qū)間，獲取所述每一個(gè)連續(xù)輿情屬性的第三離散輿情屬性區(qū)間集合；

S2314，若任一所述第三離散輿情屬性區(qū)間集合的不一致度高于所述不一致度閾值，則調(diào)整所述任一所述第三離散輿情屬性區(qū)間集合，直至調(diào)整后的第三離散輿情屬性區(qū)間集合的不一致度低于所述不一致度閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟S2314中所述調(diào)整所述第三離散輿情屬性區(qū)間集合為：對(duì)所述少數(shù)點(diǎn)區(qū)間進(jìn)行恢復(fù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S232具體包括：

S2321，在所述訓(xùn)練集中的所有輿情樣本事件中，獲取每一輿情屬性的歸一化輸入輸出關(guān)聯(lián)值；

S2322，選取所述歸一化輸入輸出關(guān)聯(lián)值較大的一個(gè)或多個(gè)所述輿情屬性作為基本輿情屬性集合，其余輿情屬性作為備選輿情屬性集合；

S2323、根據(jù)所述基本輿情屬性集合和備選輿情屬性集合，以所述歸一化輸入輸出關(guān)聯(lián)值為節(jié)點(diǎn)輿情屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)，建立所述決策樹模型。