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龙图腾网恭喜北京计算机技术及应用研究所申请的专利网络舆情异常识别与处理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：CN116795985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310746360.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权网络舆情异常识别与处理方法是由李苏苑;王坤龙;王吉亚;鲁意达;孟超;杨雪设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络舆情异常识别与处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种网络舆情异常识别与处理方法，属于人工智能领域。本发明使用网络舆情情报的知识智能化抽取技术、基于社会传播结构的网络舆情异常识别技术、网络舆情事件分析的专家认知过程及策略建模技术、基于时间关系图注意力机制的关键要素筛选技术等创新点，提升了网络舆情异常识别的准确率和网络舆情的异常识别时效。该解决方案可对大规模舆情爆发的预警提供了很好的帮助，从而为相关部门高效危机应对提供参考。

本发明授权网络舆情异常识别与处理方法在权利要求书中公布了：1.一种网络舆情异常识别与处理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、构建网络舆情数据资源库：获取网络舆情原始数据和构建数据资源库，获取网络舆情原始数据包括：对数据源的跟踪与梳理、数据的智能化采集以及数据源体系的建设；构建数据资源库包括：对获取到的多元异构原始数据的处理和对已处理数据的编目；S2、构建网络舆情事理图谱并对舆情传播路径分析：包括舆情事理图谱构建模块和网络舆情传播路径分析模块，舆情事理图谱构建模块将舆情数据资源库中的结构化和非结构化数据进行处理，形成包含实体、关系和因果事件的知识图谱，并基于该知识图谱构建事理图谱；网络舆情传播路径分析模块对事理图谱进行向量化表示，通过图搜索算法和相似度比对识别舆情传播路径；S3、基于社会传播结构的网络舆情异常识别：包括三个步骤：第一个步骤是事件词向量的表示，基于TF-IDF或者word2vec的事件词向量表示，并计算事件距离；第二个步骤是构建基于社会传播的网络舆情抽象事理图谱，通过基于同质化理论的相似事件分析和基于消息传播的事件热度分析，构建网络舆情抽象图谱；第三个步骤是识别基于抽象事理图谱的网络舆情异常，首先对网络舆情异常进行分类，再基于LDA模型预测热度，并根据热度对网络舆情异常进行分级，最后基于可扩展的图神经网络模型的网络舆情异常识别技术进行异常类型识别；S4、基于事件传播演变机理的网络舆情异常事件应对策略：基于舆情研究领域的专家思维以及事理图谱的因果推理机制，实现对网络舆情异常识别的验证和复盘；基于时序图注意力机制的筛选模型技术，对网络舆情异常识别起决定作用的关键要素进行筛选；根据网络舆情异常识别结果，制定针对性的应对策略。

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