[发明专利]一个基于社交媒体的突发事件多维分析系统

说明书

本发明提出一个基于社交媒体的突发事件多维分析系统，其特征在于包括：情感分析模块、话题分类模块、突发事件发现模块和舆情分析模块；所述情感分析模块，完成文本内容的情绪分类。所述话题分类模块，完成文本内容的话题分类。所述突发事件发现模块，完成对某一时间段内社交媒体突发事件的自动化提取，最终检测出的突发事件以词袋方式呈现，为舆情分析模块提供数据基础。所述舆情分析模块，实现对突发事件的自动化多维度舆情分析：从情绪、话题、人群、空间等方面全方位多角度对突发事件进行分析和理解。

技术领域

本发明涉及一个分析系统，尤其涉及一个基于社交媒体的突发事件多维分析系统。

背景技术

近年来，社交媒体迅猛发展。截至2017年9月，新浪微博的月活跃用户为3.92亿，日活跃用户达到1.72亿。大规模用户在其上发布海量消息，从而形成了一个新兴的自媒体平台。当社会热点事件发生时，用户在社交媒体平台上多以文本形式发布或转发大量针对相应事件的消息，从而形成在线热点，使得突发事件得以在社交媒体中广泛传播。对热点事件进行及时有效的分析，对于在线舆情监测和管理有重要的意义。

然而，现有技术中，由于社交媒体文本数据规模大且庞杂，用户无法在短时间内了解当下的突发事件以及突发事件的全貌。因此，有必要从社交媒体中自动发现突发事件，并且针对突发事件进行多维度的舆情分析，包括情绪、话题、空间、人群等各个视角，继而提供自动化的事件理解与决策支持。

发明内容

本发明提供一个基于社交媒体的突发事件多维分析系统，包括：情感分析模块、话题分类模块、突发事件发现模块和舆情分析模块；所述情感分析模块，进行情感分析，进而对情绪分类，将文本自动归类于愤怒、厌恶、高兴、悲伤或恐惧。所述话题分类模块，完成对社交媒体文本的话题分类：使用朴素贝叶斯方法训练话题分类器，分类结果分为娱乐、体育、社会、军事、国际、财经和科技。所述突发事件发现模块，完成对某一时间段内社交媒体热点事件的自动化提取，最终检测出的突发事件以词袋方式呈现，为舆情分析模块提供数据基础。所述舆情分析模块，实现对突发事件的自动化多维度舆情分析：从情绪、话题、人群、空间等方面全方位多角度对突发事件进行分析。

本发明能够从海量数据中自动发现当下的突发事件，使用户能在短时间内了解当下的突发事件并从多个角度对突发事件有全方位的认识，便于用户对舆情的把控，同时有助于管理人员对社会舆情进行管理。

附图说明

图1为本发明的组成框图；

图2为本发发明的话题分类模块实现流程图；

图3为本发明的突发事件发现模块实现流程图；

图4为本发明的舆情分析模块实现流程图；

图5为本发明一实施例的突发事件分析结果。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明包括情感分析模块、话题分类模块、突发事件发现模块和舆情分析模块。

所述情感分析模块，完成对社交媒体文本的情绪分类，进行情感分析，进而对情绪分类，分类结果分为愤怒、厌恶、高兴、悲伤和恐惧五类；从情绪角度对突发事件进行舆情分析。

所述话题分类模块，完成对社交媒体文本的话题分类：使用朴素贝叶斯方法训练话题分类器，将文本分为娱乐、体育、社会、军事、国际、财经或科技等话题；从话题角度对突发事件进行舆情分析。

所述突发事件发现模块，完成对某一时间段内社交媒体热点事件的自动化提取，最终检测出的突发事件以词袋方式呈现，为舆情分析模块提供数据基础。