[发明专利]社会网络信息传播行为预测方法和设备在审
| 申请号： | 201710476335.4 | 申请日： | 2017-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN107391581A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 薛一波;杨骏;王兆国 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹,曹杰 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供社会网络信息传播行为预测方法和设备用于解决现有的研究无法评估用户在传播同一源信息时不同情感倾向对信息后续传播的影响问题。其中方法，包括以下步骤S101、从待分析社会网络上获取文本信息和信息传播关系，根据信息传播关系构建实时信息传播拓扑；S102、基于种子情感词典对文本信息进行预处理，从文本信息中提取特征词，运用机器学习算法对特征词进行语料情感分类，获得用户情感类别；S103、分析实时信息传播拓扑中的用户社交特征、信息内容特征、时间特征及传播结构特征；该方法对不同社会网络平台具有良好的适应性和扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 社会 网络 信息 传播 行为 预测 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种社会网络信息传播行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、从待分析社会网络上获取文本信息和信息传播关系，根据信息传播关系构建实时信息传播拓扑；S102、基于种子情感词典对文本信息进行预处理，从文本信息中提取特征词，运用机器学习算法对特征词进行语料情感分类，获得用户情感类别；S103、分析实时信息传播拓扑中的用户社交特征、信息内容特征、时间特征及传播结构特征；S104、根据得到的用户情感类别以及用户社交特征、信息内容特征、时间特征及传播结构特征，运用机器学习算法对信息传播的规模、速度及活跃周期进行预测。
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