【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及網(wǎng)絡(luò)信息處理，具體為一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法。
技術(shù)介紹
1、社群識別：社群識別是在社交網(wǎng)絡(luò)中識別出具有相似屬性或行為的用戶集合的過程。這些社群可以基于許多不同的特性，例如用戶的共享興趣、地理位置、相互作用頻率等。在實際應(yīng)用中，社群識別可以幫助我們理解社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，例如，哪些用戶群體在一起形成了社區(qū)，哪些社區(qū)在一起形成了更大的群體等。這對于許多任務(wù)，如個性化推薦、廣告投放、信息傳播分析等，都是非常有用的。
2、動態(tài)跟蹤：由于社交網(wǎng)絡(luò)是隨時間不斷變化的，動態(tài)跟蹤是跟蹤和理解這些變化的過程。例如，用戶可能會改變他們的行為，新的社群可能會出現(xiàn)，舊的社群可能會消失，信息傳播的路徑可能會改變等。動態(tài)跟蹤可以幫助我們理解這些變化，并預(yù)測未來的趨勢。這對于許多任務(wù)，如預(yù)測熱點事件、監(jiān)測社區(qū)健康、理解信息傳播動態(tài)等，都是非常有用的。
3、社群識別和動態(tài)跟蹤技術(shù)涉及以下環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征提取、用戶分組、社群劃分和解釋、社群變化分析。這些環(huán)節(jié)都是迭代進行的，需要根據(jù)實際需求和數(shù)據(jù)特點進行調(diào)整和優(yōu)化。同時，由于社交網(wǎng)絡(luò)和社交媒體的復(fù)雜性和不斷變化的特點，社群識別和動態(tài)跟蹤技術(shù)也在不斷發(fā)展和演進。
4、社群識別和動態(tài)跟蹤技術(shù)在實踐中面臨以下一些缺點：1、數(shù)據(jù)獲取限制：很難完整獲取用于社群識別相關(guān)的社媒數(shù)據(jù)。2、高維數(shù)據(jù)處理：社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常具有高維特征，包括用戶屬性、內(nèi)容特征和互動特征等。處理和分析高維數(shù)據(jù)可能需要大量的計算資源和時間。某些算法和方法可能在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出較高的計算復(fù)雜
5、在實際應(yīng)用中，需要綜合考慮這些缺點，并結(jié)合具體需求和場景來選擇適當?shù)姆椒ê图夹g(shù)。同時，不斷的研究和技術(shù)進步可以幫助克服這些缺點，并提高社群識別和動態(tài)跟蹤的準確性和效果。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題，本專利技術(shù)公開了一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，包括步驟如下：
2、步驟一、數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：從社交媒體平臺采集選定范圍內(nèi)的帖子、評論、用戶信息、關(guān)注用戶列表、轉(zhuǎn)發(fā)用戶列表，并對采集的數(shù)據(jù)進行處理，包括去除噪聲、去除缺失值和異常值、分詞、詞干處理等；
3、步驟二、特征提取：提取用戶行為特征、文本特征、用戶屬性特征、實體情感特征；
4、步驟三、相似性度量：
5、(1)使用余弦相似度來計算用戶行為特征之間的相似度；
6、(2)使用余弦相似度計算文本特征，較大的余弦相似度表示文本特征更相似；
7、(3)使用jaccard相似度計算用戶屬性特征，jaccard相似度值接近1表示用戶屬性特征更相似；
8、(4)使用余弦相似度計算實體情感特征，余弦相似度值接近1表示實體情感特征更相似；
9、步驟四、用戶分組：使用k-means聚類算法對用戶進行分組，調(diào)整相似性閾值、聚類數(shù)量；
10、步驟五、社群劃分和解釋：將識別出的社群和動態(tài)跟蹤結(jié)果進行可視化，以便更好地理解和解釋社群結(jié)構(gòu)和變化，可以使用圖表、網(wǎng)絡(luò)圖、熱圖等方式展示結(jié)果，以及提供解釋和洞察；
11、步驟六、動態(tài)跟蹤：設(shè)置跟蹤周期，重新采集跟蹤數(shù)據(jù)，重新進行社群識別，分析社群變化，跟蹤和記錄變化，生成報告。
12、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選方案，步驟二所述用戶行為特征具體為從數(shù)據(jù)中提取發(fā)帖數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)，反映用戶在社媒平臺上的活躍程度；文本特征具體為使用詞袋模型將用戶的主貼、評論文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征；用戶屬性特征具體為提取用戶的身份、國家、媒體屬性、內(nèi)容分類，用于描述用戶的屬性信息；實體情感特征具體為設(shè)定對應(yīng)的實體，根據(jù)文本判斷對應(yīng)實體的情感傾向。
13、本專利技術(shù)的有益效果：本專利技術(shù)提供的跟蹤方法能夠較好的采集并利用現(xiàn)有的社交媒體的高維數(shù)據(jù)，把社媒數(shù)據(jù)從高維到低維的降維，減少數(shù)據(jù)維度，有效提高計算效率；通過降維可以識別最具信息量的特征，充分挖掘高維數(shù)據(jù)中的有效信息，提高海外社群識別的準確性和可靠性。此外，通過選擇合適的社群識別算法及動態(tài)跟蹤算法，并且調(diào)整合適的參數(shù)，實現(xiàn)對社群相關(guān)的社媒數(shù)據(jù)的全面抓取，能夠有效的識別并動態(tài)跟蹤海外社群，為政府和企業(yè)客戶提供更好的海外社群識別和跟蹤服務(wù)，有助于降低潛在輿情風險，保障社會穩(wěn)定，更好的對產(chǎn)品進行營銷。
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1.一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于，包括步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于：步驟一對采集數(shù)據(jù)所進行的處理包括去除噪聲、去除缺失值和異常值、分詞、詞干處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于：步驟二所述用戶行為特征具體為從數(shù)據(jù)中提取發(fā)帖數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)，反映用戶在社媒平臺上的活躍程度；文本特征具體為使用詞袋模型將用戶的主貼、評論文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征；用戶屬性特征具體為提取用戶的身份、國家、媒體屬性、內(nèi)容分類，用于描述用戶的屬性信息；實體情感特征具體為設(shè)定對應(yīng)的實體，根據(jù)文本判斷對應(yīng)實體的情感傾向。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于：步驟五中采用圖表、網(wǎng)絡(luò)圖、熱圖中的任意一種方式展示社群和動態(tài)跟蹤結(jié)果，以實現(xiàn)結(jié)果的可視化，及提供解釋和洞察。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于，包括步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于：步驟一對采集數(shù)據(jù)所進行的處理包括去除噪聲、去除缺失值和異常值、分詞、詞干處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社群識別和動態(tài)跟蹤方法，其特征在于：步驟二所述用戶行為特征具體為從數(shù)據(jù)中提取發(fā)帖數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)，反映用戶在社媒平臺上的活躍程度；文本特...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王壘，葉呈成，王波，
申請(專利權(quán))人：廣東數(shù)源智匯科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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