发明名称 |
基于聚类分析的突发事件在线群体行为检测方法 |
摘要 |
本发明提供了基于聚类分析的突发事件在线群体行为监测方法,涉及智能算法和情感计算领域。包括:从相应媒介提取事件相关的新闻文章、报道以及微博信息,并将事件相关的数据以天数为单位分别建立文件夹;为每个文件夹分别构建单词矩阵;基于单词矩阵,构建聚类非对称相似矩阵;基于聚类非对称相似矩阵,将单词的小集群合并成大集群,进而将单词矩阵中的全部词划分到不同集群中;基于集群划分,利用情感计算领域的LIWC词典进行情绪监测,挖掘不同集群内用户行为和情绪变化原因。本发明利用聚类技术,不仅可以去除干扰词的影响,还可以进一步监测突发事件发生期内的各子事件,从而分析用户行为变化的具体原因;以及实现在线媒体实时监测。 |
申请公布号 |
CN106407177A |
申请公布日期 |
2017.02.15 |
申请号 |
CN201610727183.6 |
申请日期 |
2016.08.26 |
申请人 |
西南大学 |
发明人 |
李向华;高超;卢艺桐 |
分类号 |
G06F17/27(2006.01)I;G06F17/30(2006.01)I |
主分类号 |
G06F17/27(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
基于聚类分析的突发事件在线群体行为监测方法,其特征在于,包括下列步骤:S1、从相应媒介提取事件相关的新闻文章、报道以及微博信息,并将事件相关的数据以天数为单位分别建立文件夹;S2、为每个所述的文件夹分别构建单词矩阵;S3、基于所述的单词矩阵,构建聚类非对称相似矩阵;S4、基于所述的聚类非对称相似矩阵,将单词的小集群合并成大集群,进而将单词矩阵中的词汇划分到不同集群;S5、基于所述的词汇集群划分,利用情感计算领域的LIWC词典进行情绪监测,挖掘不同集群内用户行为和情绪变化原因。 |
地址 |
400715 重庆市北碚区天生路2号西南大学计算机与信息科学学院 |