一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法
授权
摘要

本发明涉及舆情控制技术领域,公开了一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法,包括:基于社交媒体数据构建社交网络关系图;将社交网络关系图输入社区结构与结构洞节点发现模型得到社区划分集和结构洞节点;将社交网络关系图、社区划分集输入蕴含社会影响力和社区结构的网络嵌入模型得到社区网络图中节点的社会影响力和节点的网络嵌入表示向量;基于结构洞节点、社会影响力和网络嵌入表示向量进行可视化分析,获取舆论关键人物。本发明利用基于网络表示学习技术将网络社区结构信息融入到舆论关键人物发掘中,提高舆论关键人物发掘的精度和时间效率。

基本信息
专利标题 :
一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112269922A
申请号 :
CN202011098675.6
公开(公告)日 :
2021-01-26
申请日 :
2020-10-14
授权号 :
CN112269922B
授权日 :
2022-05-31
发明人 :
杜亚军罗家兴李曦
申请人 :
西华大学
申请人地址 :
四川省成都市金牛区土桥金周路999号
代理机构 :
成都弘毅天承知识产权代理有限公司
代理人 :
丁存伟
优先权 :
CN202011098675.6
主分类号 :
G06F16/9535
IPC分类号 :
G06F16/9535  G06F16/9536  G06K9/62  G06N20/00  G06Q50/00  
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IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
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法律状态
2022-05-31 :
授权
2021-02-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20201014
2021-01-26 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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