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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108536781A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810271740.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于数据挖掘、舆情分析的研究范畴，涉及一种社交网络情绪焦点的挖掘方法及系统，包括：语料数据预处理、神经网络模型构建及训练、情绪焦点聚类三个步骤。深入挖掘用户在社交网络中展现的情绪的关注焦点，从而为社会舆论引导提供更为明确的决策辅助。本发明可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监管领域。
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公开(公告)号：CN108183956B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201711475729.4
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种传播网络的关键路径提取方法，传播网络中添加一个额外节点，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接；计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，并建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代以更新节点影响力列向量；遍历排除额外节点传播网络中任意两个用户节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；进一步计算得到每条最短路径的路径综合影响力以对每条最短路径进行排序得到关键路径。本发明解决了社交网络平台上关键传播路径的挖掘问题，并可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监控领域。
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公开(公告)号：CN108038240A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711453302.4
申请日：2017-12-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法，包括：步骤a，获取文本信息例，并获取文本信息例的文本信息和用户信息；步骤b，根据文本信息，建文本信息例的文本内容特征模型，文本内容特征模型包括关键词匹配模型、情感倾向模型、情感波动模型、主题聚类匹配模型和内容影响力评价模型；步骤c，根据用户信息，构建所述文本信息例的用户特征模型，用户特征模型包括内容一致性评判模型和用户影响力评价模型。步骤d，根据文本内容特征模型和用户特征模型，构建特征向量，训练分类器，将特征向量输入分类器并输出结果，以完成识别社交网络谣言。本发明不依靠单一特征进行检测，避免谣言的误查，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN108536781B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810271740.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于数据挖掘、舆情分析的研究范畴，涉及一种社交网络情绪焦点的挖掘方法及系统，包括：语料数据预处理、神经网络模型构建及训练、情绪焦点聚类三个步骤。深入挖掘用户在社交网络中展现的情绪的关注焦点，从而为社会舆论引导提供更为明确的决策辅助。本发明可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监管领域。
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公开(公告)号：CN108183956A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711475729.4
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种传播网络的关键路径提取方法，传播网络中添加一个额外节点，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接；计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，并建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代以更新节点影响力列向量；遍历排除额外节点传播网络中任意两个用户节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；进一步计算得到每条最短路径的路径综合影响力以对每条最短路径进行排序得到关键路径。本发明解决了社交网络平台上关键传播路径的挖掘问题，并可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监控领域。
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