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摘要：本发明公开了一种网络舆情数据的处理方法，涉及网络舆情数据处理技术领域，通过对目标对象的频次数据确定的仓选数实时变化进行监控，当任意目标对象的仓选数的消耗规律出现突变时，会自动获取到对应标的物的升相关对象和半升相关对象的同频发生变化的比例，分别标记为升比例和半升比例，根据升比例和半升比例计算选择比，根据选择比反馈信息，反馈信息包括两组，一组为暂停标的物、减持关联链；另一组由增补关联链和补货标的物组成；本申请能够做到对目标对象中的出现次数进行合理分析，同时能够对关联对象进行区分，在对应目标对象出现增加或者下降都能实现精准分析和掌握，从而更好把握舆情数据情况；本发明简单有效，且易于实用。

主权项：1.一种网络舆情数据的处理方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：借助舆情分析系统来对已经掌握的舆情关键词进行实时监控，得到两组反馈信息，一组为关联上升对象和上升关联链；另一组由下降关联链和下降目标对象组成；针对反馈信息给管理员提供舆情数据走向；舆情分析系统具体包括：数据处理端，用于对由频次数据确定的目标对象的仓选数的实时变化进行监控，当任意目标对象的频次数据的仓选数的数值出现突变时，此处的突变指代标的物的仓选数反常的增加或者减少时，会自动获取到对应目标对象的升相关对象和半升相关对象的同频发生变化的比例，分别标记为升比例和半升比例，根据升比例和半升比例计算得到选择比，根据选择比形成反馈信息；反馈信息包括两组，一组为关联上升对象和上升关联链；另一组由下降关联链和下降目标对象组成；目标对象为敏感词语，敏感词语由管理员设置添加；目标对象的频次数据和仓选数由数据采集端获取；数据采集端对目标对象的频次数据进行挖掘，具体方式为：首先对目标对象进行监控，获取到任意一个目标对象，将其标记为选中标的物，获取到选中标的物的频次数据，包括出现次数和点击次数，根据出现次数和点击次数计算仓选数，仓选数由下述公式计算得到，具体为：仓选数＝0.39*出现次数+0.61*点击次数；得到对应选中目标对象剩余的仓选数，该数据每天获取一次；得到关联上升对象和上升关联链组成的反馈信息的具体方式为：在产生突变信号时，会获取到对应突变时刻的斜率数据，当其为正数时，进行正向分析，正向分析具体方式为：自动获取到此时的选中目标对象，及其对应的升相关对象和半升相关对象；获取到仓选数增加的升相关对象占所有升相关对象的比例，将其标记为升比例，之后获取到仓选数增加的半升相关对象占所有若关联对象的比例，将其标记为半升比例；根据升比例和半升比例计算选择比，选择比＝0.68*升比例+0.32*半升比例；当选择比超过X2时，产生积累增长信号，此时将选中目标对象标记为关联上升对象；同时将所有的升相关对象和半升相关对象形成上升关联链，将关联上升对象和上升关联链融合形成反馈信息；X2为预设数值；得到下降关联链和下降目标对象组成的反馈信息具体方式为：自动获取到此时的选中目标对象，及其对应的升相关对象和半升相关对象；获取到仓选数减少的升相关对象占所有升相关对象的比例，将其标记为升比例，之后获取到仓选数减少的半升相关对象占所有若关联对象的比例，将其标记为半升比例；根据升比例和半升比例计算选择比，选择比＝0.68*升比例+0.32*半升比例；当选择比超过X2时，产生仓选过少信号，将选中目标对象标记为下降目标对象，同时将所有的升相关对象和半升相关对象形成下降关联链，并将下降关联链和下降目标对象融合形成反馈信息；升相关对象和半升相关对象由管理员指定。

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