[发明专利]一种基于社会网络的品牌网络热度计算方法

说明书

技术领域

本发明属于互联网技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于社会网络的品牌网络热度计算方法

背景技术

随着互联网的迅速发展，网络媒体也相应的发展迅速，而相关的评论也随之表现出新的特质和发展空间。随着互联网技术的日益普及，越来越多的网友习惯于在网络上发表自己对各种新闻信息的看法和见解。这些看法和见解常常以帖子、评论、网络日志等形式出现于网络，当下各新闻网站纷纷设立了专门的网络评论栏目，搜集各路网友的网络评论文字，及时整合后发出自己的声音，成为重要的舆论导向工具。

目前评价网络中相关信息的网络热度的方法是：利用传统的人工方法，通过各大搜索引擎观察其涉及或者相关链接的点击转载情况做出汇总统计。

我们发现现有的方法虽然比较普遍，但至少有如下缺点：耗时较长且效率低，数据统计不准确。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于社会网络的品牌网络热度计算方法，以提高计算效率和数据统计的准确性。

为实现上述发明目的，本发明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。

作为进一步的改进，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。

作为进一步的改进，步骤(4)中提到利用计算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，f(c_i)表示i节点在局部聚类中的影响力，此处f(c_i)定义如下：

f(ci)=10-ci]]>

其中c_i的定义如下：