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龙图腾网获悉中物院成都科学技术发展中心;四川大学;达州职业技术学院申请的专利一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集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：CN117009619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310830785.4，技术领域涉及：G06F16/951；该发明授权一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集方法是由潘亚雄;谢诚;梁刚;张学文设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集方法，属于网络数据采集技术领域，解决了现有方法中的节点同质性、冗余噪音和时间延迟大等典型问题；方法包括：构建社交网络的初始监控节点集合，依据小世界理论四度空间原则，选择节点的四阶邻居后扩充，获得候选监控节点集合，计算并去除同质化高的节点，得到最终监控节点集合；再采集各节点社交网络内容的文本信息，对文本信息进行聚类，获取主题信息及传播特征的时序变化，得到潜在话题与特征词后，构建数据采集请求，采集指定主题的数据；本发明通过监控节点的更新，在社交网络的事件传播前，能够高效获取与该事件相关的信息，为后续应用提供技术与数据保障。

本发明授权一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种面向公共安全的高实时社交网络数据采集方法，其特征在于：所述方法由两个依次进行的过程组成，依次为基于用户活跃度的监控节点动态更新过程和基于窗口热度的事件采集策略执行过程； 所述监控节点动态更新过程，包括如下步骤： S11、构建社交网络的初始监控节点集合； S12、依据小世界理论四度空间原则，选择初始监控节点集合中所有节点的四阶邻居，扩充集合，获得候选监控节点集合； S13、计算候选监控节点集合中，各节点间的同质化程度，去除同质化高的节点，得到最终监控节点集合； 所述事件采集策略执行过程，包括如下步骤： S21、依据最终监控节点集合，采集对应于各节点社交网络内容的文本信息； S22、使用聚类模型对采集到的文本信息进行聚类，获取社交网络当前正在传播的主题信息； S23、依据主题信息中传播特征的时序变化，获取潜在话题集合； S24、使用信息数据挖掘算法，获取主题信息中各个主题的特征词； S25、基于特征词，构建数据采集请求，通过社交网络的搜索工具，得到指定主题的数据，实现数据采集； 步骤S23中，统计聚类信息集合中每个主题在特定时间间隔下传播属性的变化情况，作为对应的传播特征变化值；另给定一个初始阈值，当某个主题的传播特征变化值超过初始阈值时，收集对应主题的信息，构成潜在话题集合； 传播特征变化值的计算式如下： 式中，表示聚类中的一个类别；表示时刻第个类别中的第条原始信息的评论数；表示时刻第个类别中的第条原始信息的转发数；表示时刻第个类别中的第条原始信息的点赞数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中物院成都科学技术发展中心;四川大学;达州职业技术学院，其通讯地址为：610200 四川省成都市双流区东升街道银河路一段596号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。