[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)特征的輿情分析方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711307180.8
• 申請(qǐng)日: 2017-12-11
• 公開（公告）號(hào): CN110020159B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莫倩;劉輝;巴達(dá)日胡;王愷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 網(wǎng)智天元科技集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/35
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

本發(fā)明提供了基于數(shù)據(jù)特征的輿情分析方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取用戶終端發(fā)送的輿情分析請(qǐng)求，并根據(jù)輿情分析請(qǐng)求分別篩選預(yù)設(shè)事件類和預(yù)設(shè)事件類中的事件，輿情分析請(qǐng)求中包括至少一個(gè)檢索目標(biāo)；根據(jù)檢索目標(biāo)將經(jīng)篩選得到的預(yù)設(shè)事件類中的事件分成多個(gè)類別；獲取各個(gè)類別的數(shù)據(jù)特征，其中，數(shù)據(jù)特征用于表征用戶終端對(duì)應(yīng)用戶對(duì)輿情信息的關(guān)心情況，在操作簡(jiǎn)便快捷的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)特征的分析準(zhǔn)確獲知人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的關(guān)注情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及基于數(shù)據(jù)特征的輿情分析方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息的輿情分析進(jìn)入大眾視野，通過輿情分析能夠獲知用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的喜愛程度，因此現(xiàn)今輿情分析方法受到廣泛關(guān)注。

但是，現(xiàn)有技術(shù)中的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法通過事件數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)匹配，導(dǎo)致所查找的事件下數(shù)據(jù)較雜，數(shù)據(jù)量眾多，且在此查找關(guān)聯(lián)的過程中，操作繁瑣復(fù)雜。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供基于數(shù)據(jù)特征的輿情分析方法和系統(tǒng)，在操作簡(jiǎn)便快捷的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)特征的分析準(zhǔn)確獲知人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的關(guān)注情況。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了基于數(shù)據(jù)特征的輿情分析方法，包括：

獲取用戶終端發(fā)送的輿情分析請(qǐng)求，并根據(jù)所述輿情分析請(qǐng)求分別篩選預(yù)設(shè)事件類和所述預(yù)設(shè)事件類中的事件，所述輿情分析請(qǐng)求中包括至少一個(gè)檢索目標(biāo)；

根據(jù)所述檢索目標(biāo)將經(jīng)篩選得到的所述預(yù)設(shè)事件類中的所述事件分成多個(gè)類別；

獲取各個(gè)所述類別的數(shù)據(jù)特征，其中，所述數(shù)據(jù)特征用于表征所述用戶終端對(duì)應(yīng)用戶對(duì)輿情信息的關(guān)心情況。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，所述根據(jù)所述檢索目標(biāo)將經(jīng)篩選得到的所述預(yù)設(shè)事件類中的所述事件分成多個(gè)類別包括：

將所述檢索目標(biāo)按照預(yù)設(shè)順序進(jìn)行排序；

于所述預(yù)設(shè)事件類中分別抽取所述事件；

將抽取的所述事件依次與所述檢索目標(biāo)進(jìn)行比較驗(yàn)證，并在驗(yàn)證成功的情況下歸入所述檢索目標(biāo)所在的類別，其中，所述檢索目標(biāo)包括標(biāo)題、正文、信息類型和信息出處中的一種或幾種。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，獲取各個(gè)所述類別的數(shù)據(jù)特征包括：

獲取各個(gè)所述類別的轉(zhuǎn)載特征值；

將各個(gè)所述類別下的議題包含的事件數(shù)進(jìn)行比較，選取最大的所述事件數(shù)作為各個(gè)所述類別的事件數(shù)特征值；

獲取各個(gè)所述類別的金句特征值；

將所述轉(zhuǎn)載特征值、所述事件數(shù)特征值和所述金句特征值進(jìn)行加和，得到各個(gè)所述類別的所述數(shù)據(jù)特征。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，所述獲取各個(gè)所述類別的轉(zhuǎn)載特征值包括，重復(fù)執(zhí)行以下處理，直至所述預(yù)設(shè)事件類中的所述類別都被遍歷：

獲取所述類別下各個(gè)所述事件單位時(shí)間內(nèi)的轉(zhuǎn)載量；

將所述轉(zhuǎn)載量按照數(shù)值大小進(jìn)行排重排行，選取第一排名的所述轉(zhuǎn)載量作為轉(zhuǎn)載特征值。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，所述將各個(gè)所述類別下的議題包含的事件數(shù)進(jìn)行比較，選取最大的所述事件數(shù)作為各個(gè)所述類別的事件數(shù)特征值包括：

按照聚類實(shí)現(xiàn)算法在各個(gè)所述類別下提取議題；

獲取各個(gè)所述議題包含的事件數(shù)；