[发明专利]网络舆情态势的安全评估方法、终端及计算机存储介质有效
申请号: | 201710595532.8 | 申请日: | 2017-07-20 |
公开(公告)号: | CN107402997B | 公开(公告)日: | 2020-08-07 |
发明(设计)人: | 曾倬颖;张权 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
主分类号: | G06F16/953 | 分类号: | G06F16/953;G06N3/00 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人: | 于金平 |
地址: | 100041 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 网络 舆情 态势 安全 评估 方法 终端 计算机 存储 介质 | ||
1.一种网络舆情态势的安全评估方法,其特征在于,包括:
基于元胞机建立网络舆情理想演化模型;
通过网络舆情生态视域下理想状态的演化模拟仿真,对结果进行统计计算分析,建立舆情治理的安全评估尺度;
选取事件,围绕事件建立关键词词组;
根据关键词组从舆情监测平台抽取每一天的舆情事件的舆情信息,形成某一事件每一天的舆情态势数据集;
建立基于多要素舆情总体指标的态势收敛模型;
将收集到的数据应用至所述态势收敛模型中,计算得出治理维度的横纵坐标,在治理维度中将舆情事件态势可视化并衡量;
所述网络舆情理想演化模型具体包括:
如果PsP,则元胞转换状态
如果Po50%且Po≠100%,
则元胞的意见转化:
如果Po=100%,则元胞意见转化:
如果Po≦50%,则元胞意见转化;Pix(t+1)=Pix+C*Ini(Pix)+Ini(sim)*F;
其中,Ps为异态元胞比例,P为元胞承受阈,Po为异见元胞比例,Pix为元胞态度及意见,t为当前时刻,t+1为下一时刻,Ini(Pix)为元胞Pix的邻域元胞影响力,Ini(sim)为与元胞Pix意见相似的邻域元胞影响力,Ini(diff)为与元胞Pix意见不同的邻域元胞影响力,C为元胞从众度,F为元胞倾向性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述舆情信息包括:总发帖数,微信、微博、网页平台分别的发帖数,微博、微信、网页平台分别的正面情绪比例、负面情绪比例、中性情绪比例,微信、微博、网页平台分别的阅读数,微信点赞数,微博转发数,微博评论数,网页评论数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述舆情治理的安全评估尺度包括:舆情治理的动员维度安全区间为6.94%-57.61%,情绪维度的安全区间为21.95%-55.51%。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述态势收敛模型包括动员维度、情绪维度和影响半径,其中,
计算动员维度包括:
计算情绪维度包括:
计算影响半径包括:
其中,wx_p_t为某事件微信发帖总数,wb_p_t为某事件微博发帖总数,web_p_t为某事件网页平台发帖总数,wx_p(i)为某条微信发帖,wb_p(j)为某条微博发帖,web_p(k)为某条网页平台发帖,wx_rd(i)为某条微信发帖的阅读数,wb_rd(j)为某条微博发帖的阅读为数,web_rd(k)为某条网页平台发帖的阅读数,wx_lk(i)为某条微信发帖的点赞数,wb_rp(j)为某条微博发帖的转发数,wb_re(j)为某条微博发帖的评论数,web_re(k)为某条网页平台发帖的评论数,wx_neg为微信平台负面表达占比,wb_neg微博平台负面表达占比,web_neg为网页平台负面表达占比;
Num_of_WCI_500指的是观测事件相关文章发布的微信公众号WCI值为0-500的总数量;
Num_of_WCI_1000指的是观测事件相关文章发布的微信公众号WCI值为500-1000的总数量;
Num_of_WCI_1500指的是观测事件相关文章发布的微信公众号WCI值为1000-1500的总数量;
Num_of_WCI_1500+指的是观测事件相关文章发布的微信公众号WCI值为1500+的总数量,其中,WCI为舆情指标。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将收集到的数据应用至所述态势收敛模型中,计算得出治理维度的横纵坐标,在治理维度中将舆情事件态势可视化并衡量,具体包括:
将计算得到的动员维度、情绪维度以及影响半径分别对应态势观测坐标系中每一天的动员维度、情绪维度以及事件态势圆球的半径,并进行展示。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据计算得出的治理维度的横纵坐标调节舆情治理的安全评估尺度。
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