[發明專利]一種檢測事件可靠性的方法及電子設備有效
| 申請號: | 201911089871.4 | 申請日: | 2019-11-08 |
| 公開(公告)號: | CN111428118B | 公開(公告)日: | 2023-04-11 |
| 發明(設計)人: | 過弋;尹心明;王志宏;樊志杰;陳家明;王家輝;張重磊;黃海曄;蔡新瑋 | 申請(專利權)人: | 華東理工大學;公安部第三研究所 |
| 主分類號: | G06F16/953 | 分類號: | G06F16/953;G06F16/2458;G06F18/23211;G06F40/30 |
| 代理公司: | 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260 | 代理人: | 成麗杰 |
| 地址: | 200237 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 檢測 事件 可靠性 方法 電子設備 | ||
本發明實施例涉及計算機技術領域,公開了一種檢測事件可靠性的方法及電子設備。本發明中檢測事件可靠性的方法,包括:獲取待檢測事件的時序數據,所述時序數據包括所述待檢測事件的多個文本數據以及每個文本數據對應的時間值,其中,文本數據包括情感信息;根據多個文本數據對應的時間值以及每個文本數據的情感信息,將時序數據劃分為K個第一區間,K為大于1的整數;根據每個第一區間中的文本數據及預設的可靠性分析模型,確定待檢測事件的可靠性結果,可靠性分析模型是預先訓練至收斂用于確定待檢測事件的可靠性結果的神經網絡模型。本實施方式,使得可以快速、準確地檢測出事件的真實性。
技術領域
本發明實施例涉及計算機技術領域,特別涉及一種檢測事件可靠性的方法及電子設備。
背景技術
隨著在線社交網絡(Online?Social?Networks,簡稱“OSNs”)的迅速發展,大量不可靠的信息得以快速和廣泛地在人群中傳播。社交網絡中不可信事件的泛濫導致人們難以從紛繁復雜的信息中甄別出可信信息,從而影響人們正常的生活秩序。特別是面臨突發公共事件(自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會安全事件、經濟危機等)時,廣泛傳播的不可信事件具有極大的破壞性。在線社交網絡中,信息內容主要通過人與人之間建立的“關注-被關注”網絡進行傳播,人與人、人與信息之間的高度互聯融合,使得人人參與到信息的產生和傳播中,這種病毒式的傳播方式促使一條信息能夠在短時間內傳播到數百萬的用戶。因此,自動高效地識別在線社交網絡中的事件的可靠性具有重大意義。
發明人發現現有技術中至少存在如下問題:目前有多種檢測事件可靠性的方法,例如,基于傳統機器學習的檢測方法,基于深度學習的檢測方法等;但是,基于傳功機器學習的檢測方法存在人工特征構建片面的問題;而基于深度學習的檢測方法通常沒有考慮事件發生時間對事件真實性的影響,導致對事件的真實性的檢測不準確。
發明內容
本發明實施方式的目的在于提供一種檢測事件可靠性的方法及電子設備,使得可以快速、準確地檢測出事件的可靠性。
為解決上述技術問題,本發明的實施方式提供了一種檢測事件可靠性的方法,包括:獲取待檢測事件的時序數據,時序數據包括待檢測事件的多個文本數據以及每個文本數據對應的時間值,其中,文本數據包括情感信息;根據多個文本數據對應的時間值以及每個文本數據的情感信息,將時序數據劃分為K個第一區間,K為大于1的整數;根據每個第一區間中的文本數據及預設的可靠性分析模型,確定待檢測事件的可靠性結果,可靠性分析模型是預先訓練至收斂用于確定待檢測事件的可靠性結果的神經網絡模型。
本發明的實施方式還提供了一種電子設備,包括:至少一個處理器;以及,與至少一個處理器通信連接的存儲器;其中,存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令,指令被至少一個處理器執行,以使至少一個處理器能夠執行上述的檢測事件可靠性的方法。
本發明實施方式相對于現有技術而言,將待檢測事件的時序數據劃分為K個第一區間,由于待檢測事件中文本數據的分布與時間相關,例如,在待檢測事件發生時,文本數據的分布密集,而隨著事件發生時間的推移,與該待檢測事件的文本數據分布減少;本實施方式通過多個文本數據對應的時間值以及結合文本數據的情感信息確定出K個第一區間,使得文本數據在相同的第一區間時間維度和情感信息具有相同的性質,便于后續根據每個第一區間中的文本數據進行可靠性分析,提高了對待檢測事件的可靠性的檢測準確率。
另外,根據多個文本數據對應的時間值以及每個文本數據的情感信息,將時序數據劃分為K個第一區間,具體包括:根據多個文本數據對應的時間值在時間維度上的分布,將時序數據劃分為N個第二區間,其中,N為小于K的整數;根據每個第二區間內的文本數據的情感信息,將N個第二區間劃分為K個第一區間。根據文本數據對應的時間值在時間維度上的分布,將時序數據劃分為N個第二區間,由于不是按照時間值進行均等劃分,使得劃分后的第二區間中的文本數據更符合實際的文本數據的分布;根據第二區間中的文本數據的情感信息對第二區間進行進一步的劃分,使得劃分后的第一區間內的文本數據考慮了文本數據本身的情感信息和時間信息兩種條件,提高了第一區間劃分的準確性。
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