[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法、裝置及服務(wù)器

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711223777.4
• 申請(qǐng)日: 2017-11-29
• 公開（公告）號(hào): CN107862081B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖仕剛;黃勇;陳航;宋國志
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川無聲信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/33
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 張紅平

1.一種網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法，其特征在于，包括：

依據(jù)輿情詞組數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建輿情詞組概率空間；

提取單條輿情信息的詞組序列，并結(jié)合所述輿情詞組概率空間，構(gòu)建語義聯(lián)合概率矩陣；

利用所述語義聯(lián)合概率矩陣和樸素貝葉斯分類算法獲取所述單條輿情信息的威脅系數(shù)，結(jié)合所述語義聯(lián)合概率矩陣構(gòu)建節(jié)點(diǎn)語義樹；

通過縱深探測算法從社交節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中獲取節(jié)點(diǎn)交互網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞植?，并?gòu)建雙向節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)矩陣，依據(jù)所述雙向節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)矩陣和所述節(jié)點(diǎn)語義樹計(jì)算黏度匹配系數(shù)；

對(duì)所述雙向節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換，構(gòu)成待分析的初始矩陣，并利用分層提取算法和所述黏度匹配系數(shù)獲取信息源網(wǎng)絡(luò)；

針對(duì)所述信息源網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建信息源語義樹，并結(jié)合節(jié)點(diǎn)交互網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞植技袄灭ざ妊由焖惴ɡL制信息源詞組黏度分布圖，所述黏度延伸算法用于將所述信息源語義樹轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn)在二維空間的散點(diǎn)分布，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)樹層級(jí)構(gòu)建多級(jí)坐標(biāo)系和基于基礎(chǔ)向量確定節(jié)點(diǎn)偏差位置；

利用黏度聚類算法從所述信息源詞組黏度分布圖中提取信息源語義特性詞組，并對(duì)信息源網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)自身的語義樹進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，提取信息源。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法，其特征在于，所述依據(jù)輿情詞組數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建輿情詞組概率空間的步驟還包括：

計(jì)算所述輿情詞組數(shù)據(jù)庫內(nèi)各詞組的引用概率，依據(jù)所述輿情詞組數(shù)據(jù)庫內(nèi)的詞組分布狀態(tài)計(jì)算通用性概率，依據(jù)所述輿情詞組數(shù)據(jù)庫內(nèi)各詞組的使用時(shí)間分布計(jì)算時(shí)效系數(shù)；

依據(jù)所述引用概率、所述通用性概率以及所述時(shí)效系數(shù)構(gòu)建輿情詞組概率空間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法，其特征在于，所述提取單條輿情信息的詞組序列，并結(jié)合所述輿情詞組概率空間，構(gòu)建語義聯(lián)合概率矩陣的步驟還包括：

提取單條輿情信息的詞組序列；

根據(jù)所述詞組序列中任意兩詞組同時(shí)出現(xiàn)頻率構(gòu)建頻數(shù)矩陣，根據(jù)所述詞組序列中任意兩詞組構(gòu)成的輿情信息在詞組概率空間中的威脅權(quán)重分布構(gòu)建威脅權(quán)重分布矩陣，根據(jù)所述詞組序列中任意兩詞組自身威脅權(quán)重乘積集成構(gòu)建個(gè)體權(quán)重積矩陣，根據(jù)所述詞組序列中任意兩詞組自身概率空間特性構(gòu)建個(gè)體概率矩陣；

結(jié)合所述頻數(shù)矩陣、所述威脅權(quán)重分布矩陣、所述個(gè)體權(quán)重積矩陣和所述個(gè)體概率矩陣構(gòu)建語義聯(lián)合概率矩陣。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法，其特征在于，所述利用所述語義聯(lián)合概率矩陣和樸素貝葉斯分類算法獲取所述單條輿情信息的威脅系數(shù)，結(jié)合所述語義聯(lián)合概率矩陣構(gòu)建節(jié)點(diǎn)語義樹的步驟還包括：

采用條件獨(dú)立假設(shè)評(píng)估單條輿情信息的整體合理性，采用馬爾科夫隨機(jī)場鏈聯(lián)合概率假設(shè)來評(píng)估單條輿情信息的語義合理性，依據(jù)得到整體合理性和所述語義合理性，得到威脅系數(shù)，并結(jié)合所述語義聯(lián)合概率矩陣構(gòu)建節(jié)點(diǎn)語義樹。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的網(wǎng)絡(luò)信息源查找方法，其特征在于，所述通過縱深探測算法從社交節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中獲取節(jié)點(diǎn)交互網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞植嫉牟襟E還包括：

每個(gè)用戶的威脅系數(shù)為其操作過的所有輿情信息的威脅系數(shù)平均值，每個(gè)輿情信息的威脅系數(shù)會(huì)隨著操作它的用戶的威脅系數(shù)呈累計(jì)變換，設(shè)用戶為第一節(jié)點(diǎn)，輿情信息為第二節(jié)點(diǎn)，當(dāng)用戶對(duì)某個(gè)輿情信息進(jìn)行操作時(shí)將會(huì)產(chǎn)生連邊，以此循環(huán)擴(kuò)散，最終獲取節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞植肌?/p>