[发明专利]一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法无效

专利信息
申请号: 201910721933.2 申请日: 2019-08-06
公开(公告)号: CN110472105A 公开(公告)日: 2019-11-19
发明(设计)人: 费高雷;李建博;胡光岷 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06F16/901 分类号: G06F16/901;G06K9/62;G06Q50/00
代理公司: 51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 代理人: 王伟<国际申请>=<国际公布>=<进入国
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 追踪 文本信息 信息技术领域 维特比算法 方法生成 焦点事件 起始事件 社交网络 社交网站 事件特征 演化关系 用户发布 终止事件 最优路径 求解 采集 应用
【权利要求书】:

1.一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,包括:

S1、数据准备,从各社交网站中采集用户发布动态中的文本信息,并对文本信息进行事件特征提取;

S2、根据提取的事件特征构建事件演化关系,采用时间划分的方法生成事件演化图;

S3、根据关注的焦点事件,选取起始事件和终止事件;

S4、使用维特比算法求解到达每个事件的最优路径。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,步骤S2具体为:

S21、根据已知的事件之间的时间先后关系,构建事件之间的有向边,得到初步的事件演化图;

S22、对初步的事件演化图进行拓扑排序,得到事件沿着时间轴的序列;

S23、设定时间窗口,将事件沿时间轴的序列划分为若干阶段;

S24、保留相邻阶段事件之间的有向边,根据文本相似度和时间相似度计算事件之间的有向边权值,得到最终的事件演化图。

3.根据权利要求2所述的一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,步骤S23具体为:

A1、根据步骤S22拓扑排序的结果,得到第一个事件;初始化第一个阶段的事件集合为空集,并将第二个事件放入第一个阶段的事件集合中,作为第一个阶段的事件集合的开始事件;

A2、从第三个事件开始,计算当前事件同当前阶段的事件集合中的开始事件之间的时间距离;

A3、若时间距离小于设定时间窗口的大小,则将该事件按顺序添加到当前阶段的事件集合中;否则,创建一个新的阶段的事件集合,将该事件添加到新的阶段的事件集合中,作为新的阶段的时间集合的开始事件;

A4、重复步骤A2-A3,直至步骤S22拓扑排序的结果中的所有事件完成阶段划分。

4.根据权利要求3所述的一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,步骤S4具体为:通过将最终的事件演化图等效为篱笆网络;采用维特比算法对篱笆网络逐层求解到达每个事件的最优路径。

5.根据权利要求4所述的一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,所述篱笆网络结构为:包括若干层,将最终的事件演化图中的一个阶段或连续多个阶段等效为篱笆网络中的一层;每层对应的事件等效为该层下的状态。

6.根据权利要求5所述的一种基于时间划分的社交网络事件演化追踪方法,其特征在于,根据篱笆网络结构将最优路径求解问题转化为最优状态序列求解问题。

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