[发明专利]一种媒体关系管理专家系统

权利要求书

1.一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，应用于终端设备，所述媒体关系管理专家系统包括：

数据访问层，用于提供用户接入的用户接口，实时收集数据并对所述数据进行预处理，得到多维度数据；

业务逻辑层，构建有存储媒体知识的知识库、存储推理规则的规则库、推理机以及由多个数学模型进行任意组合的数据分析模块，其中，所述推理机基于所述媒体知识按照所述推理规则对未确定的媒体问题或媒体论点进行逻辑推理运算，并将逻辑推理运算的结果通过所述数据访问层反馈至所述用户；所述数据分析模块用于对所述多维度数据进行分析，得到数据分析结果；所述多个数学模型包括传播影响力评测模型、稿件情感倾向分析模型、稿件文本特征分析模型、媒体和记者关系深度评测模型以及媒体追踪报道行为特征模型；

表示层，构建有在线化业务模块，所述在线化业务模块用于根据所述数据分析结果和/或所述逻辑推理运算的结果实现媒体关系的关联，并实现媒体关系管理的在线化业务流程。

2.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述数据包括媒体数据、媒体稿件以及从所述媒体稿件中提取的媒体、媒体人与机构/人物信息。

3.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述数据访问层对所述数据进行数据关联、数据聚合、数据分类、数据聚类和自然语言处理，得到所述多维度数据。

4.根据权利要求3所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述多维度数据包括稿件数、字数、段落数、见词数、转载数、阅读数、评论数、点赞数、互动率、深浅度、活泼度、故事性、调查性、领域、线口、话题、追踪频率以及情感倾向。

5.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述业务逻辑层首先根据媒体关系管理的现实业务逻辑和所述多维度数据建立数据关系函数库，然后根据所述数据关系函数库构建所述规则库，最后以指数特征形态与所述规则库进行模式匹配，构建所述知识库。

6.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述在线化业务模块通过图形组件、表格组件、展示组件、查询组件、推荐组件和标记组件实现媒体关系管理的在线化业务流程。

7.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述规则库包括媒体线口专家规则库、媒体级别专家规则库、话题数量与分布专家规则库、单家媒体记者分工规则库、媒体追踪报道频率专家规则库、记者追踪报道频率专家规则库、稿件文本特征专家规则库、监督与友好倾向专家规则库、媒体区域竞争影响专家规则库、记者职业生涯专家规则库、机构行业类别与属性专家规则库、机构事件与媒体报道既往历史专家规则库、公共政策趋势影响公关策略专家规则库以及公共舆论话题与企业相关性策略专家规则库中的至少一个。

8.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述知识库基于媒体特征描述与处理框架、作者特征描述与处理框架以及稿件特征描述与处理框架而构建；其中，所述媒体特征描述与处理框架的数据结构包括媒体名称、媒体的类别、所在城市、新闻数量、作者数量、擅长领域、话题榜单、粉丝数据、核心数据环比以及优秀作者；所述作者特征描述与处理框架的数据结构包括作者姓名、所在单位、擅长领域、话题分布、稿件数量、线口专注度、话题集中度、稿件深度、稿件活泼度、稿件故事性、稿件调查性以及职业生涯；所述稿件特征描述与处理框架的数据结构包括标题、作者、话题、字数、段数、深度、活泼度、故事性、调查性、阅读量、点赞数、评论数以及互动率。

9.根据权利要求1所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述业务逻辑层还用于采用后馈式深度学习对所述知识库进行反馈优化。

10.根据权利要求9所述的一种媒体关系管理专家系统，其特征在于，所述业务逻辑层还用于采用后馈式深度学习对所述推理机进行反馈优化。