[發明專利]互聯網話題趨勢輔助預測方法及系統、信息數據處理終端

有效

• 申請號: 201810320407.0
• 申請日: 2018-04-11
• 公開（公告）號: CN108549957B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 武寨青;夏天;程國艮
• 申請（專利權）人: 中譯語通科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/951;G06F16/953;G06F16/9532;G06F16/34;G06F16/33
• 代理公司: 北京萬貝專利代理事務所(特殊普通合伙) 11520
• 代理人: 馬紅

1.一種互聯網話題趨勢輔助預測方法，其特征在于，所述互聯網話題趨勢輔助預測方法通過統計事件在不同時間段的頻度信息，計算移動平均值進行平滑計算，通過快線和慢線的交叉點、傾斜角度對事件的發展趨勢進行預測分析；實現網絡報道預測分析之用的量化計算；

所述互聯網話題趨勢輔助預測方法包括以下步驟：

步驟一，單篇報道的熱度值量化計算，綜合考慮報道的媒體權重和頻道權重還有版面位置三個緯度的值，為每一篇報道賦予介于0和1的實數值；

步驟二，事件相關報道的趨勢指數平滑均線計算，通過計算信息熱度值在不同時間周期下的離差值DIF、異同平均數DEA和MACD柱狀圖，計算指數平滑移動平均線指標EMA；EMA_Mt和EMA_Nt分別為第t天的M日指數移動平均以及N日指數移動平均，其中M＞N；

步驟三，新聞話題趨勢預測的可視化，計算出單篇輿情報道的熱度值和指定時間段與時間周期內的DIF、DEA和DIFF值之后，采用Web可視化框架，按不同粒度的時間周期繪制曲線，并對快慢線交叉點和穿越橫坐標軸的點，進行亮化突出顯示，通過提供多條曲線的整體變化趨勢和關鍵點的分布情況，輔助用戶快速把握整個話題的發展演化和未來潛在的變化趨勢；

所述步驟一具體包括：

(1)媒體權重的設置，依據Alexa排名將媒體權重分為10個階梯，媒體權重最終得分，記為W1；

(2)媒體頻道權重，媒體頻道的類型采用網絡爬蟲，按照廣度優先遍歷算法自動確定，媒體頻道權重記為W2；

(3)版面位置權重，根據報道的版面位置對其輿情價值進行合理賦值。

2.如權利要求1所述的互聯網話題趨勢輔助預測方法，其特征在于，所述(3)具體包括：通過中心網頁中主題網頁鏈接的抽取算法，自動抽取報道所在版面的報道鏈接；按照報道類型的鏈接在HTML源代碼中的出現位置進行自動排序；令T表示所有主題鏈接的數量，link_r表示排序為r的鏈接，則第r個鏈接的重要性計算：

將鏈接重要性變為一個50至100的數值，作為版面位置權重，記為W3：

W3＝oigmold(W(link_r))+100；

單篇文章的加權值：S＝W₁*α+W₂*β+W₃*γ；

其中：α+β+γ＝1；

構造判斷矩陣，利用幾何平均法得到判斷矩陣的元素權重，得到最終的參數數值；

報道news_i的熱度H(news_i)＝sigmoid(S)；

利用S型函數得到每一篇報道報道news_i的趨勢熱度H(news_i)之后，就可以統計指定時間段內的匯總得分。

3.如權利要求1所述的互聯網話題趨勢輔助預測方法，其特征在于，所述步驟二具體包括：

(1)計算EMA值，以指數式遞減加權的移動平均：

EMA_Nt＝EMA_Nt-1(N-1)/(N+1)+2C_t/(N+1)；

EMA_Mt＝EMA_Mt-1(M-1)/(M+1)+2C_t/(M+1)；

(2)計算DIF值，N日EMA數值減去M日EMA數值，當輿情加劇擴散時，N日EMA在M日EMA之上：

DIF_t＝EMA_Nt-EMA_Mt；

(3)計算DEA值，是DIF線的-日指數平滑移動平均線：

DEA_pt＝DEA_Pt-1-(p-1)/(P+1)+2DIF_t/(P+1)；

(4)計算移動平滑趨勢值，令移動平滑趨勢值表示輿情的整體發展態勢，當前的趨勢值用MACD計算：

MACD_t＝2(DIF_t-DEA_Pt)；

當短周期的EMA穿過較長周期的EMA時，會出現交叉信號。