[发明专利]资讯传播趋势的预测方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种资讯传播趋势的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标资讯从发布至当前时间的评论数据；

根据所述评论数据在传播案例库中查找与所述目标资讯的相似度大于相似度阈值且相似度最高的传播案例的第一传播过程曲线，所述第一传播过程曲线用于表征所述传播案例在传播周期中评论数量的变化趋势；

获取用于拟合所述第一传播过程曲线的基于贝塔分布的传播模拟模型中的指定参数的目标参数值，所述传播模拟模型为预先构建的；

基于所述目标参数值，以及所述传播模拟模型，确定所述目标资讯在未来的预设时间段的第二传播过程曲线，所述第二传播过程曲线用于表征所述目标资讯在所述预设时间段的评论数量的变化趋势。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标资讯从发布至当前时间的评论数据，包括：

获取所述目标资讯从发布至当前时间的原始评论数据，所述目标资讯包括图文资讯或视频资讯，所述原始评论数据包括评论或弹幕；

将所述原始评论数据去除停用词，并按照评论或弹幕的产生时间进行排列，得到预处理后的评论数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标资讯从发布至当前时间的评论数据，还包括：

利用情感分析算法对所述预处理后的评论数据进行情感分析，得到具有情感倾向的评论数据，所述具有情感倾向的数据包括正向评论或弹幕，或负向评论或弹幕，或/和中性评论或弹幕；

从所述具有情感倾向的评论数据中，获取具有指定情感倾向的评论数据，作为所述目标资讯从发布至当前时间的评论数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评论数据在传播案例库中查找与所述目标资讯的相似度大于相似度阈值且相似度最高的传播案例的第一传播过程曲线，包括：

根据所述评论数据确定所述目标资讯从发布至所述当前时间的第三传播过程曲线，所述第三传播过程曲线用于表征所述从发布至所述当前时间的时间段中所述目标资讯的评论数量的变化趋势；

在传播案例库中查找与所述第三传播过程曲线的相似度大于相似度阈值且相似度最高的传播过程曲线，以得到所述第一传播过程曲线。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评论数据在传播案例库中查找与所述目标资讯的相似度大于相似度阈值且相似度最高的传播案例的第一传播过程曲线，包括：

获取所述目标资讯的内容以及所述评论数据中的关键词；

根据所述关键词在所述传播案例库中查找与所述目标资讯的相似度大于相似度阈值且相似度最高的传播案例；

获取所述传播案例对应的传播过程曲线，以得到所述第一传播过程曲线。

6.据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当在所述传播案例库中未查找到所述第一传播过程曲线时，根据所述评论数据对所述传播模拟模型进行参数搜索，以确定所述目标参数值；

基于所述目标参数值，以及所述传播模拟模型，确定所述目标资讯在预设时间段的第二传播过程曲线。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标资讯从发布至当前时间的评论数据之前，所述方法还包括：

获取多个资讯样本中的每个资讯样本在传播周期内的评论数据；

根据每个资讯样本在传播周期内的评论数据，确定每个资讯样本在的传播周期内的第四传播过程曲线，所述第四传播过程曲线用于表征对应的资讯样本在传播周期内的评论数量的变化趋势；

根据每个资讯样本在的传播周期内的第四传播过程曲线创建所述传播案例库。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过对所述第二传播过程曲线进行指定时间段的积分，得到所述目标资讯在所述指定时间段的传播价值评分，所述指定时间段处于所述预设时间段内。