[發明專利]一種基于社交網絡原理的詞匯社交網絡分析方法

有效

• 申請號: 201710936365.9
• 申請日: 2017-10-10
• 公開（公告）號: CN107783948B
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 王峰;杭波;谷瓊;吳中博;屈俊峰;趙永標
• 申請（專利權）人: 湖北文理學院
• 主分類號: G06F40/284
• 分類號: G06F40/284;G06F40/30;G06F40/117;G06Q50/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魏波

本發明公開了一種基于社交網絡原理的詞匯社交網絡分析方法，該方法可將社交網絡發展規律(擴展型、萎縮型、平衡型和孤立型)應用于描述微博短文本中的詞匯關系，以構建一種新型的詞匯社交網絡。該網絡將具有語法、語義關系的微博短文本重構為各種詞匯關系(平行、隸屬等)。基于這些關系構建詞匯子網，并根據子網間交互的時間序列變化計算各社交節點的入度出度比。通過該比值的范圍，達到分析微博短文本發布趨勢的目的。針對跨語種的混合詞匯社交網絡，可通過結合不同語種的語義語法關系達到編碼和查詢微博短文本的目的。此外，針對微博短文本發布趨勢的研究，對微博輿情發展的準確性把握有較好的參考價值。

技術領域

本發明屬于社交網絡分析技術領域，涉及一種社交網絡分析方法，具體涉及一種基于社交網絡原理的詞匯社交網絡分析方法。

背景技術

詞匯社交網絡是一種全新視角的社交網絡研究體系。雖然它的研究內容和方法基于社交網絡研究的基本理論，隸屬于社交網絡的研究范疇，但它又與社交網絡存在極大的不同之處：

1、詞匯社交網絡的研究對象是詞匯；

2、詞匯社交網絡研究的是詞匯間的交互和隸屬關系；

3、詞匯社交網絡研究的是語言和文字間語義和語法的網絡結構；

4、詞匯社交網絡的研究理論和方法將同時借鑒社交網絡基本原理和文本挖掘的相關技術，因此它將成為一種基于社交網絡理論，但獨立于社交網絡之外的新型社交網絡。

隨著社會的發展和人類文明的不斷進步，互聯網上的信息量呈現爆炸式的增長，許多新型詞匯和語言表達方式層出不窮。它們與傳統詞匯間緊密的結合使人類的語言和交流體系得到了豐富，同時也為不同出生年代的人們理解現代文明的進步帶來了理解障礙。鑒于當前在詞匯發展和理解之間存在的若干困擾，人們亟待借助一種容易理解的理論和研究工具將傳統詞匯和互聯網詞匯有效的結合起來。因此，本發明將為解決人們在語言理解和詞匯交流方面的問題提供有價值的參考信息。

當前，國內外學者針對社交網絡、文本信息挖掘與檢索、知識獲取等方面的研究均做了很多相關工作，雖然鮮有研究文獻涉獵詞匯社交網絡的研究，但它們仍可對本專利的研究提供一些思路和參考性價值。現把與本專利密切相關的研究工作進行總結，概括起來主要有以下幾個方面：

基于語義圖的文本挖掘：Web2.0的時代，大量非結構化的內容以一種異步方式通過多文本流進行分布，這樣使得收集和提取有用信息變得越發困難。主題建模是一種在文本流中探測信息的有效方法。該方法能進一步促進其它應用，如：搜索、信息瀏覽和模式挖掘。Long Chen等人提出了一種基于主題模型的語義圖方法用于異步文本流的結構化([文獻1])。他們的模型集成了主題挖掘和時間同步兩塊內容。這兩種核心模塊將問題集中于一個統一的模塊中。特別地，為了處理詞匯缺項問題，他們采用每個時間戳的全局語義圖來捕獲來自所有文本流的實體隱含交叉項。為了處理源異步問題，局部語義圖被用于發現不同實體中的相似主題。這樣可通過時間缺項潛在地將不同實體區分開。

社交網絡中的用戶屬性推斷：屬性推斷問題中，Jinyuan Jia等人旨在利用在線社交網絡中的用戶的公共數據推斷他們的隱私屬性(如，位置、性取向和興趣)。利用用戶的公開的朋友和公共行為推斷用戶的私有屬性([文獻2])。例如，用戶在Facebook上的主頁信息可同樣出現于Google Play上。他們提出了一種叫做 AttriInfer的方法用于推斷在線社交網絡中的用戶屬性。該方法能利用朋友和行為，以及訓練用戶的標簽信息。特別地，他們基于馬爾科夫隨機域建立社交網絡模型。