[发明专利]一种基于大数据的案件态势感知预警方法、措施推荐方法、装置及终端设备

说明书

本发明公开了一种基于大数据的案件态势感知预警方法、措施推荐方法、装置及终端设备，该方法包括根据关键词的影响力提升速度、情绪因子、影响系数计算每个案件主题的关键词感知权重，根据过去m天每天的历史案件计算每个主题的主题演变感知权重，进而对下个月的案件主题进行态势感知预警，并对城市中预警案件主题的数量进行态势感知。有效实现了对未来的案件主题、数量的预警，帮助案件处理工作部门提前做好相应准备，提高工作效率，节约人力物力。

技术领域

本发明涉及自然语言处理和智能案件处理领域，具体涉及一种基于大数据的案件态势感知预警方法、措施推荐方法、装置及终端设备。

背景技术

案件处理部门旨在帮助群众解决问题，解决诉求，然而由于中国人口基数大，社会问题复杂，使得案件总量多、涉及到的领域多，相关部门工作量大、公众需求难以解决，目前部分地区虽然实现了案件流程线上化，但是缺乏案件态势预警的系统，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：案件处理工作部门被动接收申请人提出的诉求并进行处理，无法提前对社会中可能产生的问题主题和案件数量进行提前研判，相关工作处于被动状态，无法提前做好相关应对措施。目前缺乏对案件有效态势进行预警的系统或方法，包括对当下案件主题的预测预警、案件数量变化的预警，无法识别各个主题之间潜在的联系和演变关系，没有将当下的社会舆论情况纳入系统进行预判，无法根据相邻区域之间的关系进行预警。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本公开实施例提供了一种基于大数据的案件态势感知预警方法、措施推荐方法、装置及终端设备，该方法实现了对未来的案件主题、数量的有效预警，可以帮助案件处理工作部门提前做好相应准备，提高工作效率，节约人力物力。技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于大数据的案件态势感知预警方法，该方法包括以下步骤：

计算本月案件中每个案件主题的关键词的影响力提升速度ΔR(x)；

获取本月案件以及上个月的历史案件，对于本月的案件，提取其中每个案件的关键词，取并集形成关键词集合A；对于上个月的案件，提取其中每个案件的关键词，取并集形成关键词集合B。

对于A中每个关键词a，计算关键词a的影响力为：

对于B中每个关键词b，计算关键词b的影响力为：

计算A中每个关键词x的影响力提升速度

计算关键词的情绪因子Emotion(x)；

根据申请人的情绪将全部案件分为四大类：L1申请人情绪正面的案件、L2申请人情绪中性的案件、L3申请人情绪负面的案件、L4申请人情绪极端激动的案件；对于本月案件关键词集合A中的每个关键词x，本月案件中包含关键词x的案件数量C(x)，计算案件数量关键词x的情绪因子：

其中C1(x)为L1中包含关键词x的案件数量，C2(x)为L2中包含关键词x的案件数量，C3(x)为L3中包含关键词x的案件数量，C4(x)为L4中包含关键词x的案件数量，α1、α2、α3、α4分别为L1、L2、L3、L4类别的权重系数，α1＜α2＜α3＜α4。

提取社交舆情关键词，计算关键词影响系数Influence(k)；

根据所有历史案件提取的关键词集合M，获取本月的网络媒体数据，筛选取出含有集合M中的关键词、且评论量和/或转发量超过50的文章数据集合S，提取数据集合S中每条文章数据的关键词取并集形成舆情关键词集合K(S)，K(S)∈M。

对于集合K(S)中的每个关键词k，计算影响系数：