[发明专利]事件的预测方法及装置、存储介质及处理器

说明书

本发明公开了一种事件的预测方法及装置、存储介质及处理器。该发明包括：获取第一数据；对第一数据进行分析，并得到多个事件；基于多个事件，通过预设模型输出多个事件对应的目标值；对目标事件进行预警处理，其中，目标事件为目标值大于预设值对应的事件。通过本发明，解决了相关技术中的社会事件预测方法中，大多基于概念模型和传播模型，导致缺乏实际数据支持的技术问题。

技术领域

本发明涉及社会舆论领域，具体而言，涉及一种事件的预测方法及装置、存储介质及处理器。

背景技术

互联网的迅速发展使得各种社交网络平台相继兴起，尤其是移动终端的广泛使用使得越来越多的人通过移动社交网络平台传递信息、发表言论。移动社交网络本身所具有移动性、开放性、虚拟性、匿名性等一系列特点，使信息的发布与传播更为方便快捷，也使许多失真信息与网络谣言在移动社交网络中肆意传播，这进一步加大或扩散了社会风险。

网络舆论场，并非真实世界的映射，这是一个真正意义的“源于生活，高于生活”的信息集散场。这里几乎所有的语言都带着强烈的主观故意，同时具有秀场、发泄场甚至战场的多重属性。如果没有高屋建瓴的宏观视角和超强的技术能力进行采集、梳理和研判，普通人包括媒体可能都会迷惑于枝节的表象，忽视真正有价值的信息。

相关技术中，传统的社会事件风险预测方法中存在诸多问题，如下：

第一：大多基于概念模型和传播模型，缺乏实际数据的支撑；

第二：很多对数据的处理只是做了检测和分析，缺乏相应的预测功能；

第三：缺少基于海量数据驱动的群体性事件预测方法。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种事件的预测方法及装置、存储介质及处理器，以解决相关技术中的社会事件预测方法中，大多基于概念模型和传播模型，导致缺乏实际数据支持的技术问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种事件的预测方法。该发明包括：获取第一数据；对第一数据进行分析，并得到多个事件；基于多个事件，通过预设模型输出多个事件对应的目标值；对目标事件进行预警处理，其中，目标事件为目标值大于预设值对应的事件。

进一步地，在获取第一数据之前，方法还包括：识别用户的身份信息；在成功识别身份信息的情况下，获取目标检索词、目标时间段和目标数据源，其中，第一数据是基于目标检索词、目标时间段和目标数据源进行采集的。

进一步地，对第一数据进行分析，并得到多个事件包括：依据singlepass聚类算法对第一数据进行事件抽取，获得多个事件；在获得多个事件后，还包括：收集多个事件对应的多个文本数据。

进一步地，在基于多个事件，通过预设模型输出多个事件对应的目标值之前，方法还包括：构建预设模型；构建预设模型包括：获取多个事件对应的文本数据；依据多个事件对应的文本数据，确定多个事件对应的情绪类别和多个事件对应的事件主题；依据多个事件对应的情绪类别和多个事件对应的事件主题，构建预设模型，其中，情绪类别包括正面情绪和负面情绪。

进一步地，在构建预设模型之后，方法还包括：确定预设时间段内发生的预定数量的群体事件和预定数量的非群体事件；将预定数量的群体事件对应的文本数据和预定数量的非群体事件对应的文本数据输入至预设模型以对预设模型进行验证。

进一步地，对目标事件进行预警处理包括：确定在目标时间段内目标事件对应的目标账号数据，其中，目标账号为提及目标事件对应的关键词的频率大于预设频率的账号；确定在目标时间段内目标文本的删除数据，其中，目标文本为包含关键词的文本；确定目标时间段内目标事件的评论数量；依据目标账号数据、目标文本的删除信息和目标事件的评论数量，构建预警曲线并输出预警曲线。