[发明专利]一种基于动态增量式的概率图模型的舆情演化跟踪方法有效
| 申请号： | 201910137783.0 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109871434B | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 王慧;张紫婷;许志伟;刘利民;云静 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/335;G06F16/31;G06F17/27 |
| 代理公司： | 61215 西安智大知识产权代理事务所 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙;15 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态增量式的概率图模型舆情演化跟踪方法，该方法构建增量化随机图模型，对大规模社交网络舆情话题进行高效分析，追踪其演化规律，并预测未来舆情变化。具体来说，基于每条舆情话题相关文档间基于相似度的关联度，动态确定下一时间片的舆情话题数，从而通过复用历史舆情信息的后验概率来预测下一时刻舆情变化情况。该方法通过结合历史舆情信息，形成时间纬度上的舆情演化情况分析方法，发现舆情话题的演化规律，以便预测未来舆情并进行管控。本方法可以更加精准地确定模型的舆情话题数，并能够更为准确、高效地分析舆情演化的过程。 | ||
| 搜索关键词： | 话题 概率图模型 动态增量 演化规律 舆情信息 预测 动态确定 后验概率 情况分析 社交网络 关联度 随机图 相似度 增量化 跟踪 纬度 复用 构建 管控 文档 分析 追踪 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态增量式的概率图模型的舆情演化跟踪方法，其特征在于，包括：/n步骤1，确定LDA话题数，步骤如下：/n步骤1.1，首先对文档进行分词处理，使用TF-IDF计算每个词语的权重，通过寻找突变点，得到最具代表性的主题特征词，即选定主题个数的范围；/n步骤1.2，使用吉布斯采样算法，给文档近似的抽取话题序列，得到文档-话题分布，即给每条文档赋予话题标签，选取概率最大的一个词语作为其文档的话题标签；/n步骤1.3，将已标记好的文档输入模型中，进行筛选，所使用的模型为增量式话题筛选模型，模型介绍如下：/n首先，输入新样本x
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