[发明专利]网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统在审
申请号: | 201310197129.1 | 申请日: | 2013-05-24 |
公开(公告)号: | CN103455705A | 公开(公告)日: | 2013-12-18 |
发明(设计)人: | 徐常胜;张天柱 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 梁爱荣 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明是一种网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统,该系统具有:信息融合单元,对网络社会事件数据的多模态特性进行融合,用于获得社会事件的多模态数据的融合信息,构建跨社会事件的多模态数据的语义描述模型;跟踪单元与信息融合单元连接,基于跨社会事件的多模态数据语义描述模型,面对包含丰富多媒体信息的网络内容,针对网络社会事件具有的跨模态属性、跨平台属性和跨时空属性,获得社会事件在各个属性上的语义关联跟踪数据;分析与预测单元与跟踪单元连接,基于语义关联跟踪数据,获得基于社会事件的全局态势分析与预测数据。 | ||
搜索关键词: | 网络 社会 事件 协同 关联 跟踪 全局 态势 分析 预测 系统 | ||
【主权项】:
一种网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统,其特征在于,该系统包括:信息融合单元,对网络社会事件数据的多模态特性进行融合,使用自然语言理解和图像与视频处理分析技术,用于获得社会事件的多模态数据的融合信息,构建跨社会事件的多模态数据的语义描述模型;跟踪单元与信息融合单元连接,基于跨社会事件的多模态数据语义描述模型,面对包含丰富多媒体信息的网络内容,针对网络社会事件具有的跨模态属性、跨平台属性和跨时空属性,结合协同关联跟踪技术,获得社会事件在各个属性上的语义关联跟踪数据;分析与预测单元与跟踪单元连接,基于语义关联跟踪数据,得到一个社会事件随着时间发展的整个过程信息,通过社会事件主题挖掘模型、社会事件模式预测和社会事件统计预测模型挖掘过程信息,挖掘出过程信息的社会事件的主题和舆论导向,从而知道这个社会事件的全局态势,获得基于社会事件的全局态势分析与预测数据。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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