[發明專利]輿情信息推送方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111052217.3
• 申請日: 2021-09-08
• 公開（公告）號: CN113742592A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 唐祝峰;馬萬里;朱璇
• 申請（專利權）人: 平安信托有限責任公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/958;G06F16/951
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及人工智能技術，揭露了一種輿情信息推送方法，包括：基于預設種類的采集模型構建信息采集模型；篩選信息來源渠道，并利用所述信息采集模型中的各種采集模型分別從所述信息來源渠道中提取不同類型的信息，匯總得到初始信息集；采集目標用戶的用戶信息，根據所述用戶信息基于內容推薦算法生成用戶畫像；根據所述用戶畫像對所述初始信息集進行分類，得到與所述用戶畫像匹配的用戶輿情信息，并為目標用戶推薦與匹配的用戶輿情信息。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，所述用戶信息可存儲于區塊鏈的節點。本發明還提出一種輿情信息推送裝置、電子設備以及存儲介質。本發明可以解決信息推送內容不全面和準確性較低的問題。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種輿情信息推送方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

在互聯網出現之前，人們了解信息的主要途徑是通過報紙、廣播和電視等傳統媒體，這些媒體客觀真實地對當前社會中存在的各種熱門新聞事件發表的報導，為群眾提供新聞資訊，被稱為“新聞輿情”。而隨著互聯網的出現和發展，信息可以通過網絡展示給人們。

但網絡中的信息多種多樣，且結構復雜，傳統的信息獲取方法是用戶自行搜索或者等待機構的定期推送，用戶自行搜索往往準確性較低，且耗費時間，效率較低；而機構的定期推送可以提高準確性，但是需要時間進行整理，信息的時效性較差。

發明內容

本發明提供一種輿情信息推送方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于解決信息推送時時效性較低及準確性較低的問題。

為實現上述目的，本發明提供的一種輿情信息推送方法，包括：

基于預設種類的采集模型構建信息采集模型；

篩選信息來源渠道，并利用所述信息采集模型中的各種采集模型分別從所述信息來源渠道中提取不同類型的信息，匯總所述不同類型的信息得到初始信息集；

采集目標用戶的用戶信息，根據所述用戶信息基于內容推薦算法生成用戶畫像；

根據所述用戶畫像對所述初始信息集進行分類，得到與所述用戶畫像匹配的用戶輿情信息，并為所述目標用戶推薦與所述用戶畫像相匹配的用戶輿情信息。

可選地，所述利用所述信息采集模型從所述信息來源渠道中進行信息提取，得到初始信息集，包括：

利用所述信息采集模型中的本體論模型從所述信息來源渠道中提取預設主題相關的信息，得到第一輿情信息集；

利用所述信息采集模型中的馬爾可夫模型從所述信息來源渠道中提取預設時間內產生的實時信息，并對所述實時信息進行分類得到第二輿情信息集；

利用所述信息采集模型中的動態貝葉斯網絡模型從所述信息來源渠道中提取預設時間內產生的實時信息，并提取所述實時信息的摘要得到第三輿情信息集；

將所述第一輿情信息集、所述第二輿情信息集和所述第三輿情信息集進行匯集，得到初始信息集。

可選地，所述利用所述信息采集模型中的本體論模型從所述信息來源渠道中提取預設主題相關的信息，得到第一輿情信息集，包括：

獲取預設的主題關鍵詞，并根據所述主題關鍵詞在所述信息來源渠道中進行網絡爬蟲，得到HTML主題文檔；

基于文本分割符對所述HTML主題文檔進行分割，得到文本語義塊；

利用貝葉斯分類器對所述文本語義塊進行語義分析，得到文本語義；

根據所述文本語義對所述HTML主題文檔進行格式轉化，得到XML文檔，并對所述XML文檔按照預設格式進行詞匯提取，得到第一輿情信息集。