[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于感知最大化的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)熱點(diǎn)的感知方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810072326.3
• 申請(qǐng)日: 2018-01-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108153914B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 翟書(shū)杰;李晨
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京東方科諾科技發(fā)展有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/35
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/35
• 代理公司: 北京市商泰律師事務(wù)所 11255
• 代理人: 黃曉軍

本發(fā)明提供一種基于感知最大化的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)熱點(diǎn)的感知方法，首先收集網(wǎng)絡(luò)中歷史突發(fā)事件及相應(yīng)的發(fā)布信息，定義基準(zhǔn)時(shí)間以及參與用戶發(fā)布信息時(shí)間與基準(zhǔn)時(shí)間的差值，再根據(jù)感知最大化定義感知發(fā)布信息的評(píng)價(jià)指標(biāo)，訓(xùn)練感知器集合；基于文本相似性檢測(cè)方法將實(shí)時(shí)獲取感知器集合中的發(fā)布信息聚合成不同的簇，每一簇視為一個(gè)潛在熱點(diǎn)；對(duì)每個(gè)潛在熱點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)某時(shí)刻下的某潛在熱點(diǎn)對(duì)應(yīng)的發(fā)布信息的觀測(cè)量不小于閾值時(shí)，則視為該潛在熱點(diǎn)爆發(fā)。本發(fā)明根據(jù)信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播特點(diǎn)，將社交網(wǎng)絡(luò)中所有用戶節(jié)點(diǎn)視為感知器，將流通在社交網(wǎng)絡(luò)中所有信息視為感知信息，通過(guò)監(jiān)測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中的感知器，感知社交網(wǎng)絡(luò)中流通的信息，即為社會(huì)感知。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于社會(huì)感知最大化的社交網(wǎng)絡(luò)突發(fā)熱點(diǎn)感知方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛滲透和創(chuàng)新發(fā)展，以微博為代表的社會(huì)化媒體廣泛而深入地融入人們生活的每個(gè)層面。社會(huì)化媒體成為人們查找信息、表達(dá)觀點(diǎn)和溝通交流的重要平臺(tái)。基于Twitter研究表明，社交媒體的屬性更貼近于事件網(wǎng)絡(luò)。及早感知突發(fā)熱點(diǎn)，并及時(shí)采取針對(duì)性措施，能夠獲得巨大的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，如政治敏感事件監(jiān)控、新聞熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、商業(yè)輿情分析、股市輿情波動(dòng)等。然而，社交網(wǎng)絡(luò)中信息來(lái)源的多樣性、事件的突發(fā)性和傳播的廣泛性，使突發(fā)熱點(diǎn)感知仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

從研究方法上來(lái)說(shuō)，目前主流的突發(fā)事件檢測(cè)方法都是基于文本和詞頻的角度。然而這類(lèi)檢測(cè)方法會(huì)面臨各種實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下的問(wèn)題。首先是計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性的要求，微博流文本具有高維稀疏、高冗余和高噪聲等特點(diǎn)，已有基于高頻詞聚類(lèi)的檢測(cè)方法在處理大規(guī)模流文本時(shí)有計(jì)算效率的問(wèn)題，難以滿足突發(fā)事件檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。此外，大部分模型都是離線模式，這種感知模式難以處理連續(xù)實(shí)時(shí)海量數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)規(guī)模有限。同時(shí)，信息源的多樣性，使得突發(fā)事件可能以文本、視頻、照片或者url等形式出現(xiàn)，傳統(tǒng)的基于詞頻的檢測(cè)方法難以捕捉這些非文本信息，造成突發(fā)事件感知的滯后乃至遺漏。

實(shí)際上，考慮熱點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播過(guò)程，熱點(diǎn)由某個(gè)或某些用戶發(fā)出，信息出現(xiàn)在其表關(guān)注者的時(shí)間列里，關(guān)注者看到信息并選擇轉(zhuǎn)發(fā)，那么信息就在社交網(wǎng)絡(luò)中傳播。當(dāng)熱點(diǎn)傳播到某些用戶時(shí)，認(rèn)為這些用戶感知到熱點(diǎn)。進(jìn)一步考慮，不是所有信息都是熱點(diǎn)信息，一般信息成為熱點(diǎn)之前，一般都會(huì)經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵人物發(fā)起或推動(dòng)才會(huì)廣泛傳播。這些節(jié)點(diǎn)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳播的冗余信息和信息的重要程度提供了一種天然過(guò)濾作用，減少計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)提高了有效信息的比例。這為實(shí)現(xiàn)全面及時(shí)有效的熱點(diǎn)信息感知提供理論基礎(chǔ)。因此，本發(fā)明從熱點(diǎn)傳播角度出發(fā)，提出了基于社會(huì)感知最大化的突發(fā)熱點(diǎn)感知技術(shù)，通過(guò)從社交網(wǎng)絡(luò)中選擇一批關(guān)鍵用戶作為社會(huì)感知器，實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的有效感知。

這種社會(huì)感知最大化類(lèi)似于眾包(crowdsourcing)，利用群智實(shí)現(xiàn)突發(fā)熱點(diǎn)感知。然而，目前并沒(méi)有從感知角度來(lái)進(jìn)行突發(fā)事件感知的方法，也沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)定義評(píng)價(jià)感知器的優(yōu)劣，以及如何更好的選擇感知器。因此需要一套完整的社會(huì)感知最大化方案，能夠明確定義選擇社會(huì)感知器的標(biāo)準(zhǔn)、方法和評(píng)價(jià)體系，以實(shí)現(xiàn)更為簡(jiǎn)潔有效及時(shí)的突發(fā)熱點(diǎn)感知。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明有鑒于社交網(wǎng)絡(luò)上突發(fā)事件檢測(cè)的計(jì)算復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性要求，考慮到目前基于文檔和關(guān)鍵詞的方法的局限性，構(gòu)建了一種基于社會(huì)感知最大化的突發(fā)熱點(diǎn)感知方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下技術(shù)方案：

本發(fā)明提供了一種基于感知最大化的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)熱點(diǎn)的感知方法，具體步驟如下：

S1：收集網(wǎng)絡(luò)中歷史突發(fā)事件及與該歷史突發(fā)事件相關(guān)的發(fā)布信息，定義某歷史突發(fā)事件的發(fā)生時(shí)間為該歷史突發(fā)事件下所有發(fā)布信息的最早時(shí)間，并作為基準(zhǔn)時(shí)間；

S2：定義任一用戶參與該歷史突發(fā)事件的時(shí)間為該用戶發(fā)布信息的時(shí)間與所述基準(zhǔn)時(shí)間的差值，根據(jù)感知最大化定義感知該用戶感知該歷史突發(fā)事件的評(píng)價(jià)指標(biāo)；

S3：利用所有參與該歷史突發(fā)事件的用戶，訓(xùn)練一組感知器，記為感知器集合；