[發明專利]大數據話題日志處理方法、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202110586128.0
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113190521A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 謝春燕;馮喜明
• 申請（專利權）人: 廣州乾順科技有限公司
• 主分類號: G06F16/18
• 分類號: G06F16/18;G06K9/62
• 代理公司: 東莞市浩宇專利代理事務所(普通合伙) 44460
• 代理人: 許王軍

1.一種大數據話題日志處理方法，其特征在于，應用于話題日志服務器，所述方法包括：

獲取待創建的目標動態話題日志對應的話題日志特征表達；

基于所述話題日志特征表達，在原始動態話題日志中創建話題日志分解模型，其中，所述話題日志分解模型包括至少一條分解策略，所述分解策略用于分解所述原始動態話題日志；

創建待加載至所述話題日志分解模型中的話題日志觀點簇，其中，所述話題日志觀點簇包括至少一個話題日志觀點；

將所述話題日志觀點與所述話題日志分解模型中的分解策略進行情緒極性配對，得到下發給所述分解策略的備選話題日志觀點；

根據所述備選話題日志觀點與所述分解策略之間的狀態關聯內容，從所述備選話題日志觀點中選擇出目標話題日志觀點；

將所述目標話題日志觀點下發至所述分解策略，以將所述目標話題日志觀點加載至所述話題日志分解模型中，創建目標動態話題日志。

2.根據權利要求1所述的大數據話題日志處理方法，其特征在于，基于所述話題日志特征表達，在原始動態話題日志中創建話題日志分解模型，其中，所述話題日志分解模型包括至少一條分解策略，所述分解策略用于分解所述原始動態話題日志，包括：

基于所述話題日志特征表達，在所述原始動態話題日志中創建初始分解模型，其中，所述初始分解模型包括至少一條待升級的分解策略；

基于所述分解策略在所述初始分解模型中的策略重疊內容，對所述分解策略進行升級，得到升級后的分解策略；

根據所述升級后的分解策略，確定所述原始動態話題日志中的話題日志分解模型，其中，所述話題日志分解模型包括至少一條升級后的分解策略，所述分解策略用于分解所述原始動態話題日志。

3.根據權利要求2所述的大數據話題日志處理方法，其特征在于，基于所述話題日志特征表達，在所述原始動態話題日志中創建初始分解模型，包括：

確定創建初始分解模型所對應的策略全局性狀態；

對所述話題日志特征表達進行內容調整，得到所述話題日志特征表達對應的特征分布內容；

基于所述策略全局性狀態與所述特征分布內容，在所述原始動態話題日志中創建初始分解模型；

相應的，基于所述策略全局性狀態與所述特征分布內容，在所述原始動態話題日志中創建初始分解模型，包括：

在所述原始動態話題日志中創建匹配所述策略全局性狀態的初始分解模型，其中，所述初始分解模型包括至少一條待優化的分解策略；

根據所述特征分布內容，對所述初始分解模型中的分解策略進行線性優化，得到優化后的分解策略；

根據所述優化后的分解策略，確定所述原始動態話題日志中的初始分解模型。

4.根據權利要求2所述的大數據話題日志處理方法，其特征在于，基于所述分解策略在所述初始分解模型中的策略重疊內容，對所述分解策略進行升級，得到升級后的分解策略，包括：

根據預設的策略引導條件，對所述策略重疊內容進行配對，以確定待升級的目標分解策略；

按照所述策略引導條件對所述目標分解策略進行升級，得到升級后的分解策略。

5.根據權利要求1所述的大數據話題日志處理方法，其特征在于，根據所述備選話題日志觀點與所述分解策略之間的狀態關聯內容，從所述備選話題日志觀點中選擇出目標話題日志觀點，包括：

基于所述備選話題日志觀點的觀點情緒特征，確定所述備選話題日志觀點與所述分解策略之間的狀態關聯內容；

根據所述狀態關聯內容，對所述備選話題日志觀點與所述分解策略進行噪聲干擾驗證；

從所述噪聲干擾驗證通過的備選話題日志觀點中，選擇出下發給所述分解策略的目標話題日志觀點；

相應的，從所述噪聲干擾驗證通過的備選話題日志觀點中，選擇出下發給所述分解策略的目標話題日志觀點，包括：

確定噪聲干擾驗證通過的備選話題日志觀點所屬的觀點分組，其中，所述觀點分組具有對應的觀點極性引導信息；

根據所述觀點極性引導信息，對所述觀點分組下的備選話題日志觀點進行選擇，得到選擇后的目標話題日志觀點。