[发明专利]一种基于时间热度指数分析事件发展趋势的方法

说明书

本发明涉及一种基于时间热度指数分析事件发展趋势的方法，记录事件发生的起始时间tsubgt;1/subgt;，以及截止到目前为止的当前时间tsubgt;2/subgt;；绘制时间tsubgt;1/subgt;‑tsubgt;2/subgt;的热度发展趋势p图，基于曲线图找出斜率k最大的时间段标记为tsubgt;2/subgt;'‑tsubgt;3/subgt;'，找出tsubgt;2/subgt;'‑tsubgt;3/subgt;'时间段内影响事件热度发展趋势的权重类型Qsubgt;m/subgt;；分析时间点tsubgt;2/subgt;'前一时间段tsubgt;1/subgt;'‑tsubgt;2/subgt;'内，以及时间点tsubgt;3/subgt;'后一时间段tsubgt;3/subgt;'‑tsubgt;4/subgt;'内，影响事件热度发展趋势的权重类型，分别记为Psubgt;n/subgt;和Gsubgt;j/subgt;，然后进行热度发展趋势p分析，本发明可以基于事件的最初发展趋势，基于时间和热度指数两个指标分析事件未来发展趋势，并根据发展趋势中影响事件热度指数的权重进行分析。

技术领域

本发明涉及事件热度分析领域，具体涉及一种基于时间热度指数分析事件发展趋势的方法。

背景技术

事件热度指数是衡量价值的重要指标，在分析事件热度指数过程中一般会考虑时间和热度指数两个指标，只能实现已有热点事件的分析，而无法做热点事件的预测，对事件的未来发展趋势不具备指导性作用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于时间热度指数分析事件发展趋势的方法，可以基于事件的最初发展趋势，基于时间和热度指数两个指标分析事件未来发展趋势，并根据发展趋势中影响事件热度指数的权重进行分析。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于时间热度指数分析事件发展趋势的方法，该方法包括：

S100：记录事件发生的起始时间t 1，以及截止到目前为止的当前时间t 2；

S200：基于大数据分析和热度指数评价模型，分析在时间段t 1-t 2内，该事件的随时间t 1-t 2的热度发展趋势p，并绘制成曲线图；

S300：基于曲线图找出斜率k最大的时间段标记为t 2'-t 3'，找出t 2'-t 3'时间段内影响事件热度发展趋势的权重类型Q m，其中m为权重类型数量；

S400：分析时间点t 2'前一时间段t 1'-t 2'内，以及时间点t 3'后一时间段t3'-t 4'内，影响事件热度发展趋势的权重类型，分别记为P n和G j，其中n、j分别表示对于权重类型数量；

S500：热度发展趋势p分析，包括以下三种情况：

(1)权重类型Q m与P n和G j中的权重类型全部相同，分析各权重的指数变化量，从而得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；

(2)权重类型Q m与P n和G j中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数不变，则分析新增或减少的权重类型，得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；

(3)权重类型Q m与P n和G j中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数也发生变化，则将指数发生变化的部分权重类型与新增或减少的权重类型作为整体进一步分析影响热度发展趋势p变化的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制。

进一步的，所述时间段t 2'-t 3'采用遍历时间段t 1-t 2的方式确定斜率k最大的时间段。

进一步的，所述遍历过程中是根据斜率k变化的最小时间单位作为时间节点依次遍历，对于斜率相同的部分作为一个整体时间段。