[发明专利]一种群体性事件预警方法与系统

权利要求书

1.一种群体性事件预警方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取各个行政部门的矛盾纠纷事件；

步骤2：对所述矛盾纠纷事件中涉事主体进行识别得到事件主体数量的时间序列；

步骤3：根据事件主体数量的时间序列构建预测模型；

步骤4：根据所述预测模型得到相对误差和标准偏差；

步骤5：当相对误差超过标准偏差且为正值时，则发出群体性事件预警。

2.根据权利要求1所述的一种群体性事件预警方法，其特征在于，所述步骤2：对所述矛盾纠纷事件中涉事主体进行识别得到事件主体数量的时间序列，包括：

步骤2.1：对涉事主体的组织机构的全称进行中文分词得到分词结果；

步骤2.2：对所述分词结果按照机构名关键字、地点、机构类型、机构后缀进行标注，采用一阶链式条件随机场模型进行学习得到状态序列的线性链CRFs条件概率；

步骤2.3：利用所述状态序列的线性链CRFs条件概率对事件数据进行命名实体识别，提取识别为机构团体名和机构名；

步骤2.4：利用百度分词算法分别对涉事主体的地址地点、人名进行识别得到相应的地名和人名；

步骤2.5：根据涉事主体的地名、人名、机构团体名和机构名构建事件主体数量的时间序列。

3.根据权利要求2所述的一种群体性事件预警方法，其特征在于，状态序列的线性链CRFs条件概率计算公式为：

其中,f_k(y_i-1,y_i,x,i)为特征函数,ω_k为第k个特征函数的权值,i表示序列中当前正要标记的字的位置,Z(x)是归一化因子。

4.根据权利要求2所述的一种群体性事件预警方法，其特征在于，所述步骤3：根据事件主体数量的时间序列构建预测模型，包括：

根据事件主体数量的时间序列采用简单移动平均法建立预测模型；所述预测模型为：

其中，x₁,...,x_T表示事件主体数量的时间序列，N表示移动平均的项数。

5.一种群体性事件预警系统，其特征在于，包括：

矛盾纠纷事件获取模块，用于获取各个行政部门的矛盾纠纷事件；

涉事主体识别模块，用于对所述矛盾纠纷事件中涉事主体进行识别得到事件主体数量的时间序列；

预测模型构建模块，用于根据事件主体数量的时间序列构建预测模型；

差值计算模块，用于根据所述预测模型得到相对误差和标准偏差；

预警模块，用于当相对误差超过标准偏差且为正值时，则发出群体性事件预警。

6.根据权利要求5所述的一种群体性事件预警系统，其特征在于，所述涉事主体识别模块，包括：

分词单元，用于对涉事主体的组织机构的全称进行中文分词得到分词结果；

标注单元，用于对所述分词结果按照机构名关键字、地点、机构类型、机构后缀进行标注，采用一阶链式条件随机场模型进行学习得到状态序列的线性链CRFs条件概率；

第一识别单元，用于利用所述状态序列的线性链CRFs条件概率对事件数据进行命名实体识别，提取识别为机构团体名和机构名；

第二识别单元，用于利用百度分词算法分别对涉事主体的地址地点、人名进行识别得到相应的地名和人名；

时间序列构建单元，用于根据涉事主体的地名、人名、机构团体名和机构名构建事件主体数量的时间序列。

7.根据权利要求6所述的一种群体性事件预警方法，其特征在于，状态序列的线性链CRFs条件概率计算公式为：

其中，f_k(y_i-1,y_i,x,i)为特征函数,ω_k为第k个特征函数的权值，i表示序列中当前正要标记的字的位置,Z(x)是归一化因子。