中国电子科技集团公司第三十研究所饶志宏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114461807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210314718.2,技术领域涉及:G06F16/353;该发明授权一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法是由饶志宏;王海兮;吴喆熹;王效武;马军;常明芳;肖宁;周利均;杨慧设计研发完成,并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法,属于舆情分析技术领域,包括步骤:S1,获取基础数据;S2,基于获取的基础数据,进行立场检测及基于发言时机因素的立场趋势分析,构建舆论趋势走向判断规则生成样本集;S3,构建基于发言账号和发言内容的舆论趋势走向预测神经网络模型TFNN;S4,利用步骤S2的构建趋势走向判断规则生成样本集得到的样本数据,训练步骤S3的TFNN模型,得出舆论趋势走向预测结果。本发明能够对新时期网络社会的科学治理和媒体平台舆论走向判断提供科学,有效的决策建议。
本发明授权一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法在权利要求书中公布了:1.一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法,其特征在于,包括步骤: S1,获取基础数据; S2,基于获取的基础数据进行立场检测及考虑时机因素的立场趋势分析,构建舆论趋势走向判断规则生成样本集; S3,构建舆论趋势走向预测神经网络模型TFNN,所述舆论趋势走向预测神经网络模型TFNN包括输入层、表示层和输出层,在表示层设有一层第一全连接层和第一激活层,在输出层设有一层第二全连接层和第二激活层;在步骤S2中,所述构建舆论趋势走向判断规则生成样本集,包括子步骤: SS21,趋势平滑:建立各立场人数占比随总发帖量的趋势变化的趋势图曲线并进行平滑处理,然后使用最小二乘法将数据的一个小窗口回归到多项式上,然后使用多项式来估计窗口中心的点,最后窗口向前移动一个数据点,使用最小二乘法将数据窗口回归到多项式,使用多项式来估计窗口中心点,直到每个点相对于邻居都进行了最佳调整; SS22,趋势图曲线拐点检测:采用滑动窗口算法并将其扩展以找到多个变化点,将两个相邻的窗口沿着信号滑动,计算第一窗口和第二窗口之间的差异;当这两个窗口包含不相似的片段时,如果计算得到的差异值大于设定值,则检测得到一个拐点;并通过在离线设置中,计算得到完整的差异曲线并执行峰值搜索过程以找到拐点索引,最后对平滑后的趋势曲线进行拐点检测标注; SS23,趋势段选取:基于步骤SS22中在趋势曲线标注的拐点,计算趋势曲线中上升幅度最大的一段作为样本提取出来,将与趋势曲线同立场的评论标注为正样本,其他立场的评论标注为负样本,遵循此规则给各评论打标签,所述标签作为趋势影响力得分的考量; SS24,样本趋势走向判断规则制定:样本的趋势走向判断机制由评论社交账户基本信息得分与本次评论社交账户对立场趋势影响力得分的和构成; Score_User=w_property*Scoreproperty+w_behavior*Scorebehavior(1) 式(1)中,Score_User代表人物画像总得分,Scoreproperty代表人物账户属性得分,w_property代表基本属性权重比例,Scorebehavior代表行为属性得分,w_behavior代表行为属性权重比例; Score_Final=Score_User*W_User+Score_label*W_label(2) 式(2)中,Score_label为评论社交账户对立场趋势的影响力得分,且得分规则如下:评论成功影响了一位其他立场人员的评论,则该评论得第一设定数值分数;评论成功增加了本立场人数,该评论得第二设定数值分数;评论未能增加本立场人数,该评论得第三设定数值分数;评论使本立场人数降低,该评论得第四设定数值分数;W_label代表趋势影响力得分权重比例;W_User代表人物账户属性权重比例;Score_Final代表样本趋势走向最终得分; SS25,构建样本特征,所述样本特征包括人物账户属性特征、评论内容语义特征和主题立场语义特征;然后通过所述样本特征计算得出Score_Final,利用该Score_Final的结果作为预测有效影响舆论走势的结论; S4,利用步骤S2的构建舆论趋势走向判断规则生成样本集得到的样本数据,训练步骤S3中的所述舆论趋势走向预测神经网络模型TFNN,实现舆论趋势走向预测。
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