[发明专利]一种基于社交网络原理的词汇社交网络分析方法

摘要

本发明公开了一种基于社交网络原理的词汇社交网络分析方法，该方法可将社交网络发展规律(扩展型、萎缩型、平衡型和孤立型)应用于描述微博短文本中的词汇关系，以构建一种新型的词汇社交网络。该网络将具有语法、语义关系的微博短文本重构为各种词汇关系(平行、隶属等)。基于这些关系构建词汇子网，并根据子网间交互的时间序列变化计算各社交节点的入度出度比。通过该比值的范围，达到分析微博短文本发布趋势的目的。针对跨语种的混合词汇社交网络，可通过结合不同语种的语义语法关系达到编码和查询微博短文本的目的。此外，针对微博短文本发布趋势的研究，对微博舆情发展的准确性把握有较好的参考价值。

主权项

一种基于社交网络原理的词汇社交网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：首先定义词汇关系、平行关系、隶属关系、词汇节点对的社交角色、贡献型词汇、索取型词汇、孤岛型词汇、词汇网络结构、扩张型词汇网络、萎缩型词汇网络、平衡型词汇网络、孤立型词汇网络；所述词汇关系，描述以词汇属性为网络节点、以上下文语义为边所构成的词汇社交网络中各节点间的关系，记为关系R；词汇社交网络关系R包括：平行关系Rp和隶属关系Ra；其中，平行关系Rp包括直接关联关系Rdc和间接关联关系Ric；R＝Rp∪Ra，Rp＝Rdc∪Ric；所述平行关系，表明词汇社交网络中的某两个词汇节点所构成的节点对之间的关系平等且相关，记为Rp；其中，语义关系之间具有明确指代关系的节点对具有直接关联关系，否则具有间接关联关系；所述隶属关系，表明词汇社交网络中的某两个词汇节点所构成的节点对之间存在依赖关系，记为Ra；所述词汇节点对的社交角色，在词汇社交网络中，节点对间存在包括贡献、索取和孤立在内的“社交行为”；所述贡献型词汇，用于形容、修饰或连接其它词汇，并专为其它词汇服务的词汇节点，记为Vc；所述索取型词汇，以被服务的词汇形式存在，记为Va；所述孤岛型词汇，与其它任何词汇间鲜有交互，这类词汇通常表现为生僻字或生僻词，记为Vi；所述词汇网络结构，用于描述随时间变化的词汇社交网络的变化趋势，记为Vns；词汇网络结构包括：扩张型词汇网络Vns‑e、萎缩型词汇网络Vns‑a、平衡型词汇网络Vns‑p和孤立型词汇网络Vns‑i，Vns＝{Vns‑e,Vns‑a,Vns‑p,Vns‑i}；所述扩张型词汇网络，表明在特定时间段内，某词汇社交网络的变化趋势为扩张状态；其直接变现为该词汇社交网络中的节点数目在此段时间段内增多；所述萎缩型词汇网络，表明在一定时间段内，某词汇社交网络的变化趋势为萎缩状态；其直接变现为该词汇社交网络中的节点数目在此段时间段内减少；所述平衡型词汇网络，表明在一定时间段内，某词汇社交网络的变化趋势为平衡状态；其直接表现为该词汇社交网络中的节点数目在此段时间段内保持不变；所述孤立型词汇网络，表明在一定时间段内，某词汇社交网络与其它社交网络之间暂无交互行为；其直接表现为词汇社交网络中的所有节点在此段时间段内仅存在内部节点交互行为，而暂无任何外部交互；步骤2：构造词汇社交网络；步骤3：词汇社交网络的相关计算。