[发明专利]微博数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种微博数据处理方法，所述方法包括：

通过监控微博流数据实时发现热点事件；

对含有所述热点事件的微博进行情感倾向分析；

根据所述情感倾向分析确定相应的情感指数值；

根据所述情感指数值生成时间序列的情感指数走势图。

2.根据权利要求1所述的方法，所述通过监控微博流数据实时发现热点事件的步骤包括：

实时获取微博流数据，将所述微博流数据向量化；

监控向量化后的微博流数据，记录每个特征词出现的频率和次数；

根据每个特征词出现的频率和次数确定当前的热点事件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将含有所述热点事件的微博进行情感倾向分析的步骤包括：

抽取获取到的含有热点事件的每条微博的LDA主题特征和word2vec词向量特征；

将所述LDA主题特征和word2vec词向量特征代入情感倾向分析模型，输出每条微博的情感倾向。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述情感倾向分析确定相应的情感指数值的步骤包括：

根据所述情感倾向分析将含有热点事件的微博按照情感类别进行分类，分别统计每一类情感对应的微博数；

根据统计出的所述每一类情感对应的微博数确定所述热点事件对应的情感指数值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述情感指数值生成时间序列的情感指数走势图的步骤之后还包括：

根据所述情感指数走势图确定影响股市数据的情感因子；

将所述情感因子和其他股市数据一起作为股市预测模型的预测因子进行相应的股市预测。

6.一种微博数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

发现模块，用于通过监控微博流数据实时发现热点事件；

分析模块，用于对含有所述热点事件的微博进行情感倾向分析；

确定模块，用于根据所述情感倾向分析确定相应的情感指数值；

生成模块，用于根据所述情感指数值生成时间序列的情感指数走势图。

7.根据权利要求6所述的装置，所述发现模块包括：

获取模块，用于实时获取微博流数据，将所述微博流数据向量化；

记录模块，用于监控向量化后的微博流数据，记录每个特征词出现的频率和次数；

热点事件确定模块，用于根据每个特征词出现的频率和次数确定当前的热点事件。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：

抽取模块，用于抽取获取到的含有热点事件的每条微博的LDA主题特征和word2vec词向量特征；

输出模块，用于将所述LDA主题特征和word2vec词向量特征代入情感倾向分析模型，输出每条微博的情感倾向。

9.一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

通过监控微博流数据实时发现热点事件；

对含有所述热点事件的微博进行情感倾向分析；

根据所述情感倾向分析确定相应的情感指数值；

根据所述情感指数值生成时间序列的情感指数走势图。

10.一个或多个存储有计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行以下步骤：

通过监控微博流数据实时发现热点事件；

对含有所述热点事件的微博进行情感倾向分析；

根据所述情感倾向分析确定相应的情感指数值；

根据所述情感指数值生成时间序列的情感指数走势图。