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    多宝重庆时时彩: 社群文章影响力预测方法以及社群文章影响力预测装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510845211.X

    申请日:

    2015.11.27

    公开号:

    CN106776667A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20151127|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06Q50/00(2012.01)I 主分类号: G06F17/30
    申请人: 财团法人资讯工业策进会
    发明人: 吴家齐; 林鼎家; 林蔚君; 詹雅慧
    地址: 中国台湾
    优先权: 2015.11.18 TW 104138061
    专利代理机构: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 梁丽超;陈鹏
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510845211.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.30|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种社群文章影响力预测方法以及社群文章影响力预测装置。所述社群文章影响力预测方法包括以下步骤。步骤A:对社群文章执行议题分析,以分类社群文章所属的内容领域。步骤B:计算社群文章的基础影响力。步骤C:收集社群文章的作者的作者历史文章,并根据作者历史文章计算作者一般影响力修正量。步骤D:筛选作者在内容领域的作者-领域历史文章,并根据作者-领域历史文章计算作者领域影响力修正量。步骤E:根据基础影响力、作者一般影响力修正量以及作者领域影响力修正量,计算社群文章的预测影响力。

    权利要求书

    1.一种社群文章影响力预测方法,用以预测一社群文章的一预测影响
    力,其中该预测影响力为该社群文章所获得的互动量的一估计值,
    其特征在于,包括下列步骤:
    步骤A:对该社群文章执行一议题分析,以分类该社群
    文章所属的一内容领域;
    步骤B:计算该社群文章内的多个字词的字词权重,并根据所
    述字词权重获得该社群文章的一基础影响力,其中该基础影响力为
    该社群文章发表经过一第一预设时间后所获得的互动量的一初始估
    计值;
    步骤C:收集该社群文章的一作者的至少一作者历史文章,并
    根据该作者历史文章的互动量计算一第一影响力平均值,接着将该
    第一影响力平均值与一第一参考影响力平均值相减,以获得一作者
    一般影响力修正量,其中该第一参考影响力平均值为所有历史文章
    的互动量的一平均值;
    步骤D:筛选该作者在该内容领域的至少一作者-领域历史文
    章,并根据该作者-领域历史文章的互动量计算一第二影响力平均
    值,接着将该第二影响力平均值与一第二参考影响力平均值相减,
    以获得一作者领域影响力修正量,其中该第二参考影响力平均值为
    该内容领域的所有历史文章的互动量的一平均值;及
    步骤E:根据该基础影响力、该作者一般影响力修正量以及该
    作者领域影响力修正量,计算该预测影响力。
    2.根据权利要求1所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤A还包
    括下列步骤:
    步骤A-1:分析该社群文章内的所述字词,并判断所述字词属
    于一情绪词或一否定词,其中该情绪词分为正向情绪词或负向情绪
    词;
    步骤A-2:汇整该社群文章内的情绪词或否定词,并判断该社
    群文章的一情绪极性;及
    步骤A-3:根据该正向情绪词或该负向情绪词出现于该社群文
    章的一比例判断一情绪强度。
    3.根据权利要求1所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤B为根
    据TF-IDF方法计算所述字词的字词权重,并排序所述字词权重以获
    得该社群文章的多个代表字词。
    4.根据权利要求3所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤B还包
    括下列步骤:
    步骤B-1:获取该社群文章于发表前一第二预设时间内,以该
    社群文章的代表字词的至少其中一者作为一代表字词的至少一参考
    历史文章;
    步骤B-2:根据该参考历史文章的互动量计算该社群文章的所
    述代表字词在该社群文章发表前的平均影响力;及
    步骤B-3:将所述代表字词的字词权重与对应的平均影响力做
    加权平均运算,以获得该社群文章的基础影响力。
    5.根据权利要求1所述的社群文章影响力预测方法,还包括下列步骤:
    步骤F:根据所述字词权重判断该社群文章所属的至少一新闻
    事件,并根据该新闻事件计算一事件影响力修正量,其中该新闻事
    件包括与该社群文章同性质的至少一新闻;及
    步骤G:根据该基础影响力、该作者一般影响力修正量、该作
    者领域影响力修正量以及该事件影响力修正量,计算该预测影响力。
    6.根据权利要求5所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤F还包
    括下列步骤:
    步骤F-1:分别计算多个新闻内的多个字词的字词权重;
    步骤F-2:根据所述字词权重判断所述新闻之间的一文章相似
    度;
    步骤F-3:比较所述新闻之间的一发表时间,并计算所述新闻彼
    此间的发表时间间隔;及
    步骤F-4:将所述新闻中该文章相似度大于等于一最小相似度,
    且发表时间间隔低于一最短时间间隔的新闻汇总成一新闻事件。
    7.根据权利要求6所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤F还包
    括下列步骤:
    步骤F-5:将该新闻事件内的所有新闻的字词权重做加总与平
    均,以获得该新闻事件的一质心向量;
    步骤F-6:根据该社群文章的字词权重与该新闻事件的质心向量
    计算该社群文章与该新闻事件的一事件相似度,以该社群文章的一
    发表时间与该新闻事件中最晚发表的新闻的一发表时间的差值作为
    一时间间隔,并根据该事件相似度与该时间间隔筛选与该社群文章
    相关的新闻事件;
    步骤F-7:获取该社群文章于发表前一第三预设时间内,与该新
    闻事件相关的至少一相关历史文章,并依据该相关历史文章的互动
    量计算该新闻事件的一第三影响力平均值;
    步骤F-8:将该新闻事件的第三影响力平均值与一第三参考影响
    力平均值相减,以获得该新闻事件的一影响力修正量,其中该第三
    参考影响力平均值为该社群文章于发表前该第三预设时间内的所有
    历史文章的互动量的平均值;及
    步骤F-9:将该事件相似度与该影响力修正量做加权平均运算,
    以获得该社群文章的事件影响力修正量。
    8.根据权利要求5所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤G还包
    括下列步骤:
    步骤G-1:当该作者一般影响力修正量大于该作者领域影响力
    修正量,将该基础影响力、该作者一般影响力修正量以及该事件影
    响力修正量加总作为该预测影响力;及
    步骤G-2:当该作者一般影响力修正量小于该作者领域影响力
    修正量,将该基础影响力、该作者领域影响力修正量以及该事件影
    响力修正量加总作为该预测影响力。
    9.根据权利要求5所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤G还包
    括下列步骤:
    步骤G-1’:建立一回归模型,并将该作者一般影响力修正量、
    该作者领域影响力修正量以及该事件影响力修正量作为自变量,预
    测该基础影响力与一实际影响力间的误差,以获得该预测影响力。
    10.根据权利要求1所述的社群文章影响力预测方法,还包括下列步骤:
    步骤H:根据至少一专家知识、至少一网络信息或至少一历史
    文章建立多个实体间的一关联模型,其中所述实体为与该社群文章
    相关联的对象。
    11.根据权利要求10所述的社群文章影响力预测方法,还包括下列步
    骤:
    步骤I:分类该社群文章所属的一领域议题;
    步骤J:根据该领域议题、该预测影响力以及该关联模型,产生
    一通报对象清单,其中该通报对象清单包括至少一实体。
    12.根据权利要求11所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤J还包
    括下列步骤:
    步骤J-1:分析一特定历史文章的领域议题、预期影响力以及关
    联模型,以判断该社群文章对于一特定实体的一紧急程度,并根据
    判断结果产生该通报对象清单,其中该特定历史文章对于该特定实
    体有高影响力。
    13.根据权利要求11所述的社群文章影响力预测方法,其中步骤J还包
    括下列步骤:
    步骤J-1’:判断该社群文章的领域议题、预测影响力以及关联
    模型是否符合一指定条件,其中该指定条件包括一预期影响力门坎
    值、至少一指定议题以及至少一指定实体;
    步骤J-2’:当该社群文章的预测影响力大于该预期影响力门坎
    值、该社群文章的领域议题出现于该指定议题、且该社群文章的关
    联模型包括该指定实体时,产生该通报对象清单以通知该指定条件
    所对应的实体。
    14.一种社群文章影响力预测装置,用以预测一社群文章的一预测影响
    力,其中该预测影响力为该社群文章所获得的互动量的一估计值,
    其特征在于,该社群文章影响力预测装置包括:
    一分析???,用以对该社群文章执行一议题分析,以分类该社
    群文章所属的一内容领域;
    一预测???,用以产生该预测影响力,包括:
    一基础影响力估计单元,耦接于该分析???,用以计算该
    社群文章内的多个字词的字词权重,并根据所述字词权重获得
    该社群文章的一基础影响力,其中该基础影响力为该社群文章
    发表经过一第一预设时间后所获得的互动量的一初始估计值;
    一第一影响力修正量产生单元,耦接于该分析???,用以
    产生一作者一般影响力修正量以及一作者领域影响力修正量;
    以及
    一运算单元,耦接于该基础影响力估计单元以及该第一影
    响力修正量产生单元,用以根据该基础影响力、该作者一般影
    响力修正量以及该作者领域影响力修正量计算该预测影响力;
    其中,该第一影响力修正量产生单元收集该社群文章的一作者
    的至少一作者历史文章,并根据该作者历史文章的互动量计算一第
    一影响力平均值,接着将该第一影响力平均值与一第一参考影响力
    平均值相减,以获得该作者一般影响力修正量,其中该第一参考影
    响力平均值为所有历史文章的互动量的一平均值;
    其中,该第一影响力修正量产生单元筛选该作者在该内容领域
    的至少一作者-领域历史文章,并根据该作者-领域历史文章的互动
    量计算一第二影响力平均值,接着将该第二影响力平均值与一第二
    参考影响力平均值相减,以获得该作者领域影响力修正量,其中该
    第二参考影响力平均值为该内容领域的所有历史文章的互动量的一
    平均值。
    15.根据权利要求14所述的社群文章影响力预测装置,其中该分析???br />分析该社群文章内的所述字词,并判断所述字词属于一情绪词或一
    否定词,其中该情绪词分为正向情绪词或负向情绪词;该分析???br />汇整该社群文章内的情绪词或否定词,并判断该社群文章的一情绪
    极性,接着根据该正向情绪词或该负向情绪词出现于该社群文章的
    一比例判断一情绪强度。
    16.根据权利要求14所述的社群文章影响力预测装置,其中该基础影响
    力估计单元为根据TF-IDF方法计算所述字词的字词权重,并排序所
    述字词权重以获得该社群文章的多个代表字词。
    17.根据权利要求16所述的社群文章影响力预测装置,其中该基础影响
    力估计单元自一历史文章数据库获取该社群文章于发表前一第二预
    设时间内,以该社群文章的代表字词的至少其中一者作为一代表字
    词的至少一参考历史文章,并根据该参考历史文章的互动量计算该
    社群文章的所述代表字词在该社群文章发表前的平均影响力,接着
    将所述代表字词的字词权重与对应的平均影响力做加权平均运算,
    以获得该社群文章的基础影响力。
    18.根据权利要求14所述的社群文章影响力预测装置,其中该社群文章
    影响力预测装置还包括:
    一第二影响力修正量产生单元,耦接于该分析??橐约案迷怂?br />单元,用以根据所述字词权重判断该社群文章所属的至少一新闻事
    件,并根据该新闻事件计算一事件影响力修正量,其中该新闻事件
    包括与该社群文章同性质的至少一新闻;
    其中,该第二影响力修正量产生单元将该事件影响力修正量输
    出至该运算单元,该运算单元根据该基础影响力、该作者一般影响
    力修正量、该作者领域影响力修正量以及该事件影响力修正量,计
    算该预测影响力。
    19.根据权利要求14所述的社群文章影响力预测装置,其中该第二影响
    力修正量产生单元分别计算多个新闻内的多个字词的字词权重,并
    根据所述字词权重判断所述新闻之间的一文章相似度;该第二影响
    力修正量产生单元比较所述新闻之间的一发表时间,并计算所述新
    闻彼此间的发表时间间隔;接着该第二影响力修正量产生单元将所
    述新闻中该文章相似度大于等于一最小相似度,且发表时间间隔低
    于一最短时间间隔的新闻汇总成一新闻事件。
    20.根据权利要求19所述的社群文章影响力预测装置,其中该第二影响
    力修正量产生单元将该新闻事件内的所有新闻的字词权重做加总与
    平均,以获得该新闻事件的一质心向量;该第二影响力修正量产生
    单元根据该社群文章的字词权重与该新闻事件的质心向量计算该社
    群文章与该新闻事件的一事件相似度,以该社群文章的一发表时间
    与该新闻事件中最晚发表的新闻的一发表时间的差值作为一时间间
    隔,并根据该事件相似度与该时间间隔筛选与该社群文章相关的新
    闻事件;该第二影响力修正量产生单元获取该社群文章于发表前一
    第三预设时间内,与该新闻事件相关的至少一相关历史文章,并依
    据该相关历史文章的互动量计算该新闻事件的一第三影响力平均
    值,接着该第二影响力修正量产生单元将该新闻事件的第三影响力
    平均值与一第三参考影响力平均值相减,以获得该新闻事件的一影
    响力修正量,其中该第三参考影响力平均值为该社群文章于发表前
    该第三预设时间内的所有历史文章的互动量的平均值;最后该第二
    影响力修正量产生单元将该事件相似度与该影响力修正量做加权平
    均运算,以获得该社群文章的事件影响力修正量。
    21.根据权利要求18所述的社群文章影响力预测装置,其中当该作者一
    般影响力修正量大于该作者领域影响力修正量,该运算单元将该基
    础影响力、该作者一般影响力修正量以及该事件影响力修正量加总
    作为该预测影响力;当该作者一般影响力修正量小于该作者领域影
    响力修正量,该运算单元将该基础影响力、该作者领域影响力修正
    量以及该事件影响力修正量加总作为该预测影响力。
    22.根据权利要求18所述的社群文章影响力预测装置,其中该运算单元
    建立一回归模型,并将该作者一般影响力修正量、该作者领域影响
    力修正量以及该事件影响力修正量作为自变量,预测该基础影响力
    与一实际影响力间的误差,以获得该预测影响力。
    23.根据权利要求14所述的社群文章影响力预测装置,其中该社群文章
    影响力预测装置还包括:
    一关联???,耦接于该分析??橐约耙皇堤骞亓菘?,用以
    根据该实体关联数据库提供的至少一专家知识、至少一网络信息或
    至少一历史文章建立多个实体间的一关联模型,其中所述实体为与
    该社群文章相关联的对象。
    24.根据权利要求23所述的社群文章影响力预测装置,其中该社群文章
    影响力预测装置还包括:
    一通报清单产生???,耦接于该分析???、该预测??橐约案?br />关联???,用以根据该分析??樘峁┑母蒙缛何恼滤舻囊涣煊蛞?br />题、该预测??樘峁┑母迷げ庥跋炝σ约案霉亓?樘峁┑母霉亓?br />模型产生一通报对象清单,其中该通报对象清单包括至少一实体。
    25.根据权利要求24所述的社群文章影响力预测装置,其中该通报清单
    产生??榉治鲆惶囟ɡ肺恼碌牧煊蛞樘?、预期影响力以及关联模
    型,以判断该社群文章对于一特定实体的一紧急程度,并根据判断
    结果产生该通报对象清单,其中该特定历史文章对于该特定实体有
    高影响力。
    26.根据权利要求24所述的社群文章影响力预测装置,其中该通报清单
    产生??榕卸细蒙缛何恼碌牧煊蛞樘?、预测影响力以及关联模型是
    否符合一指定条件,其中该指定条件包括一预期影响力门坎值、至
    少一指定议题以及至少一指定实体;当该社群文章的预测影响力大
    于该预期影响力门坎值、该社群文章的领域议题出现于该指定议题、
    且该社群文章的关联模型包括该指定实体时,该通报清单产生???br />产生该通报对象清单以通知该指定条件所对应的实体。

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    社群 文章 影响力 预测 方法 以及 装置
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