[发明专利]一种基于社会网络的品牌网络热度计算方法

权利要求书

1.一种基于社会网络的品牌网络热度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、通过网络爬虫技术获取微博用户关于品牌的评论，即包括各个品牌信息的用户评论；

(2)、根据步骤(1)中获取的评论应用LDA模型计算评论中所涉及品牌之间的相似度；

(3)、将各个品牌对应为社会网络中的各个节点，根据步骤2中得到的品牌相似度当且仅当品牌之间相似度超过所设定的阈值时，将社会网络中对应两个节点进行连边，构成关于品牌的社会网络；

(4)、根据步骤(3)中得到的社会网络，利用计算Cluster Rank的方法计算该网络中各个节点所对应品牌的网络热度。

2.根据权利要求1所述的基于社会网络的品牌网络热度计算方法，其特征在于，步骤(2)中提到根据微博用户评论的内容计算品牌相似度，步骤如下：

2.1)、对微博用户的评论使用LDA提取评论主题和评论关键词，并由此得到品牌评论关键词的概率矩阵；

2.2)、根据2.1)中的概率矩阵可以计算得到品牌相似度。

3.根据权利要求1所述的基于社会网络的品牌网络热度计算方法，其特征在于，步骤(4)中所述的利用计算Cluster Rank的方法计算社会网络中品牌的网络热度，其步骤如下：

4.1)、由步骤3中构建的社会网络，利用Cluster Rank方法计算社会网络中品牌的网络热度si，网络热度计算方法如下：

si=f(ci)Σj∈τi(kj+1)]]>

其中，此处f(c_i)定义如下：

f(ci)=10-ci]]>

其中c_i的定义如下：

ci=|{ejk|j,k∈τi}|ki(ki-1)]]>

其中k_i表示节点i的度，即节点i的相邻节点的个数，τ_i表示节点i的相邻节点的集合，|{e_jk|j，k∈τ_i}|表示i的相邻节点间的连边数，当k_i≤1时，令c_i＝0。