[發明專利]一種基于微博的新聞事件影響力預測方法

有效

• 申請號: 201810839521.4
• 申請日: 2018-07-27
• 公開（公告）號: CN108876058B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 黃圣君;唐英鵬
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種基于微博的新聞事件影響力預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)獲取足量新聞事件微博數據提取特征并計算影響力以訓練預測模型f(x)；

(2)預測模型訓練好后，根據輸入的新事件關鍵詞p與事件發生日期獲取早期微博討論數據T_p；

(3)從獲得早期數據T_p中提取特征x_p；

(4)將新樣本的特征向量x_p輸入訓練好的模型中得到其未來影響力的預測值f(x_p)；

所述步驟(1)包括以下步驟：

(11)利用事件的熱門微博H_k來計算影響力I_k：

其中，H_k是與事件k相關的，自事件發生起N天內的所有熱門微博的集合，對于其中的每一條微博m，α₁，α₂，α₃分別是轉發數r_m，評論數c_m，點贊數l_m的系數，h(·)是關于發布者與熱門轉發用戶的粉絲數f_m的函數；

(12)通過按時間排序的早期微博討論數據T_k提取得到的特征x_k：

其中，為每個事件的相關原創微博數的時間序列，為微博討論熱度趨勢的特征，為每個事件發生時間的0ne-Hot編碼，為每小時內的微博數中博主加V用戶的數量，為事件發生當天和第二天的所有相關微博數量，為基于微博文本內容的特征；

(13)使用步驟(1)得到的數據來訓練支持向量回歸模型，得到一個函數f(·)使得對模型輸入事件的早期討論數據特征x_k，所得到的輸出f(x_k)能夠盡可能地逼近計算得到的未來的影響力大小I_k。

2.根據權利要求1所述的一種基于微博的新聞事件影響力預測方法，其特征在于，步驟(1)所述的數據主要包括每個過去事件k自發生起N天的熱門微博H_k與自事件發生日期起，前E天的早期微博T_k。

3.根據權利要求1所述的一種基于微博的新聞事件影響力預測方法，其特征在于，所述步驟(13)通過以下式子實現：

f(x)＝w^Tx+b

其中，w、b、ε和C都為模型的參數，x_i為提取得到的特征向量，y_i為樣本對應的影響力，ξ為松弛變量。