[发明专利]一种微博话题实时监测方法与装置在审
申请号: | 201710531249.9 | 申请日: | 2017-07-03 |
公开(公告)号: | CN107515889A | 公开(公告)日: | 2017-12-26 |
发明(设计)人: | 段东圣;杜翠兰;刘晓辉;查奇文;李扬曦;李睿;沈华伟;邢国亮;张静 | 申请(专利权)人: | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;H04L12/58 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心11010 | 代理人: | 于金平 |
地址: | 100029*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种微博话题实时监测方法与系统。该方法包括获取预定时间段内预定话题对应的全部微博数据;统计全部微博数据中预定特征信息的数量;确定预定特征信息的数量在预定特征信息对应的预定高斯分布模型中所处的数量区间范围;根据预定特征信息的数量在其对应的预定高斯分布模型中所处的数量区间范围确定预定话题是否异常。本发明通过确定被监测话题在预定时间段内的预定特征信息的数量在其对应的预定高斯分布模型中所处的数量区间范围来确定被监测话题是否异常,考虑到用户使用微博的时间习惯以及历史同期数据分布情况,排除了周期性活动的干扰,确保异常判断结果的准确性和可靠性。 | ||
搜索关键词: | 一种 话题 实时 监测 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种微博话题实时监测方法,其特征在于,包括:获取预定时间段内预定话题对应的全部微博数据;统计所述全部微博数据中预定特征信息的数量;确定所述预定特征信息的数量在所述预定特征信息对应的预定高斯分布模型中所处的数量区间范围;其中,所述预定高斯分布模型是根据所述预定特征信息在所述预定时间段的历史数据构建的;根据所述预定特征信息的数量在其对应的预定高斯分布模型中所处的数量区间范围确定所述预定话题是否异常。
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