买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京蓝鲸人网络科技有限公司

摘要：本发明提出一种图文智能舆情分析方法及系统，包括：从社交媒体平台获取历史和互动数据，构建一个评分模型；构建一个谣言的传播网络图；识别社交媒体帖子中的情感表达，并根据情感的强度和用户互动数据来估算这些情感表达在社交网络中传播的潜在影响力，分析和比较同一帖子中文本的信息和附带图像的内容，整合来自社交媒体的文本和图像数据以及用户行为数据，建立了一个动态模型，预测谣言对用户行为的影响；设计自适应的学习系统。本发明通过量化社交媒体内容中的情感表达并分析其传播潜力，可以更好地理解和管理情感驱动下的信息传播，通过比较和匹配文本信息与图像内容的一致性，能够更有效地识别和抵御深度伪造等欺骗性信息。

主权项：1.一种图文智能舆情分析方法，其特征在于，包括：步骤S1：从社交媒体平台抽取账户的发帖历史和用户互动数据，利用这些数据构建一个评分模型，用以评价账户的可信程度；具体如下：步骤S11：收集社交媒体账户的历史数据，包括发布内容、互动和关注者网络；步骤S12：提取账户行为特征，分析用户网络结构，识别影响力节点和社交关系图；步骤S13：使用机器学习算法基于提取的特征计算可信度分数，结合时间序列分析，监测账户行为的变化趋势；具体如下：步骤S131：编写或使用现有API脚本从社交媒体平台收集用户数据；在数据库中存储收集的数据，包括帖子文本、互动数和时间戳；步骤S132：移除重复记录，纠正错误和缺失值；使用NLP库进行分词、词干提取、去停用词；步骤S133：计算每个账户的特征，存储每个账户的特征向量以供后续使用；步骤S134：选择机器学习框架，划分数据集为训练集和测试集，选择并配置算法：步骤S135：训练模型，评估模型性能，使用混淆矩阵和ROC曲线工具评估分类性能；步骤S136：应用模型到每个账户特征向量，生成可信度分数；使用概率估计，给出每个账户被判定为可信或不可信的概率；步骤S137：使用统计或机器学习方法分析时间序列数据，包括历史数据，根据步骤S135的模型预测，确定账户行为的稳定性和可能的趋势变化；步骤S138：将训练好的模型部署到服务器或云平台；实施定期模型性能监控，使用新数据更新模型；步骤S14：实时数据监控系统，持续更新可信度评分，通过反馈机制，根据用户的最新行为调整可信度评分；步骤S2：分析用户间的互动关系，构建一个谣言的传播网络图，然后应用网络分析技术确定谣言传播的关键路径，包括传播节点；步骤S3：识别社交媒体帖子中的情感表达，并根据情感的强度和用户互动数据来估算这些情感表达在社交网络中传播的潜在影响力，从而预测情感波及的范围；步骤S4：分析和比较同一帖子中文本的信息和附带图像的内容，确保两种模态之间的信息是一致的，通过这种方式来检测信息是否被篡改或存在潜在的欺骗性；步骤S5：整合来自社交媒体的文本和图像数据以及用户行为数据，建立了一个动态模型，模拟谣言在社交网络中的传播过程，预测谣言对用户行为的影响，从而为防止谣言扩散提供科学依据；步骤S6：设计自适应的学习系统，实时更新模型参数，适应社交媒体环境的演变，保持模型在检测谣言和分析情感方面的高准确率和高效率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京蓝鲸人网络科技有限公司 一种图文智能舆情分析方法及系统