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[發(fā)明專利]汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的水軍識別方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110512233.X 申請日: 2021-05-11
公開(公告)號: CN113326412A 公開(公告)日: 2021-08-31
發(fā)明(設(shè)計)人: 張孌英 申請(專利權(quán))人: 雄獅汽車科技(南京)有限公司;蕪湖雄獅汽車科技有限公司;奇瑞汽車股份有限公司
主分類號: G06F16/951 分類號: G06F16/951;G06F16/35;G06F40/279;G06K9/62;G06Q30/00
代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 代理人: 劉夢晴
地址: 210000 江蘇省南京市*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 汽車 主機 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù) 水軍 識別 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的水軍識別方法,其特征在于,包括以下步驟:

從網(wǎng)絡(luò)爬取初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);

對所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,得到清洗后的最終網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);

根據(jù)所述最終網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對每位用戶創(chuàng)建不同維度的特征變量,并基于所述每位用戶的特征變量生成聚類模型;以及

將所述聚類模型與預(yù)設(shè)的水軍特征合并,生成水軍規(guī)則識別模型,以利用所述水軍規(guī)則識別模型識別任一網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的水軍數(shù)據(jù),得到有效汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括與主機廠相關(guān)的文章信息、視頻信息及評論信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述每位用戶的特征變量生成聚類模型,包括:

將所述用戶的特征變量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到處理后的特征變量;

將所有處理后的特征變量分別進行KMeans與DBSCAN聚類模型估計,融合得到所述聚類模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,特征變量的標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

其中,x1為所述用戶該特征變量標(biāo)準(zhǔn)化后的取值,x為所述用戶該特征變量原始取值,u為該特征變量的平均值,σ為該特征變量標(biāo)準(zhǔn)差。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,包括:

篩選出所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中重復(fù)的數(shù)據(jù);

和/或,去除所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含預(yù)設(shè)字符的數(shù)據(jù)。

6.一種汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的水軍識別裝置,其特征在于,包括:

爬取模塊,用于從網(wǎng)絡(luò)爬取初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);

獲取模塊,用于對所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,得到清洗后的最終網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);

生成模塊,用于根據(jù)所述最終網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對每位用戶創(chuàng)建不同維度的特征變量,并基于所述每位用戶的特征變量生成聚類模型;以及

識別模塊,用于將所述聚類模型與預(yù)設(shè)的水軍特征合并,生成水軍規(guī)則識別模型,以利用所述水軍規(guī)則識別模型識別任一網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的水軍數(shù)據(jù),得到有效汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括與主機廠相關(guān)的文章信息、視頻信息及評論信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述生成模塊,包括:

將所述用戶的特征變量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到處理后的特征變量;

將所有處理后的特征變量分別進行KMeans與DBSCAN聚類模型估計,融合得到所述聚類模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,特征變量的標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

其中,x1為所述用戶該特征變量標(biāo)準(zhǔn)化后的取值,x為所述用戶該特征變量原始取值,u為該特征變量的平均值,σ為該特征變量標(biāo)準(zhǔn)差。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置,其特征在于,所述獲取模塊,包括:

篩選出所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中重復(fù)的數(shù)據(jù);

和/或,去除所述初始汽車主機廠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含預(yù)設(shè)字符的數(shù)據(jù)。

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