公开(公告)号：CN110399491A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201910653308.9

申请日：2019-07-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 于富财 ,  杨洪全 ,  蒋珊 ,  费高雷 ,  胡光岷

IPC: G06F16/35 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于特征词共现图的微博事件演化分析方法，该方法包括对原始事件微博集合进行数据预处理，生成事件微博单词集合；提取事件微博单词集合特征词，基于文本中特征词共现关系构造特征词共现图；对特征词共现图进行特征词社团划分；计算微博与社团中特征词的相似度，进行子事件微博聚类处理。本发明能够帮助用户快速且充分了解整个热门事件的演化过程，进而迅速且准确获取到自己感兴趣的信息。

公开(公告)号：CN107203619A

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201710377082.5

申请日：2017-05-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡光岷 ,  吉红宇 ,  胡翔宇 ,  蒋珊

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/50 ,  G06F16/958

Abstract: 本发明公开了一种复杂网络下的核心子图提取算法，包括以下步骤：S1、计算原始网络中模体实例的中心性；S2、遍历原始网络中的每一个节点，分别提取每个节点的k阶邻域子图；S3、确定每个节点k阶邻域子图内的核心模体实例，并根据核心模体实例确定每个节点k阶邻域子图内的核心模体实例；S4、合并所有节点的核心模体实例，得到复杂网络下的核心子图。本发明的核心子图提取算法首先挖掘网络中每个节点邻域子图内的核心模体实例，然后将其合并得到一个低冗余的网络核心子图，它包含了网络的核心结构部分以及核心结构对网络非核心部分的影响关系，从核心子图结构中还可以发现从核心结构节点到非核心结构节点的关键路径。

公开(公告)号：CN109255123A

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201810919909.5

申请日：2018-08-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 于富财 ,  蒋珊 ,  汪辉 ,  胡光岷 ,  费高雷

IPC: G06F17/27 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供了一种基于混合打分模型的推文事件摘要生成方法，属于摘要生成领域。本发明从多篇推文中抽取评分最高的推文作为摘要，其评分的方式是使用混合的打分模型对每一篇推文进行打分：基于逻辑回归分类器对推文文本特征评分、基于社交圈的用户影响力的评分和基于无向图模型的推文概括度评分。将3个部分的评分的加权和作为推文的最终评分，衡量推文的重要性，选取重要性最高的推文作为多篇推文的摘要。