CN111460354A - 用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 - Google Patents
用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111460354A CN111460354A CN202010243152.XA CN202010243152A CN111460354A CN 111460354 A CN111460354 A CN 111460354A CN 202010243152 A CN202010243152 A CN 202010243152A CN 111460354 A CN111460354 A CN 111460354A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- target
- public opinion
- target data
- theme
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 11
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 8
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 6
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/906—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请的目的是提供一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备。与现有技术相比,本申请根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据,然后,确定关于所述目标数据主题的数值计算参数,并基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。通过这种方式能够将网络舆情数据通过数值化的方式呈现,用户能够直观的看到网络舆情数据情况,提高了用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的技术。
背景技术
随着网络技术的发展,很多用户都会通过网络平台来发布自己的各种观点,因此,网络平台中会存在大量的各种主题的网络舆情数据,近年来,这些数据的重要作用,越来越得到各界的认可,例如,政府部门在社会治理中的应用或者企业在企业管理中的应用等等,但是,现有技术中,对于网络舆情数据却没有一种直观的反映方式,以能够给政府部门或者企业提供帮助。
发明内容
本申请的目的是提供一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备。
根据本申请的一个方面,提供了一种在网络设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法,其中,所述方法包括:
根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
确定关于所述目标数据主题的数值计算参数;
基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
进一步地,其中,所述方法还包括:
将所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值发送至用户设备,以使所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值。
进一步地,其中,所述方法还包括:
确定多个目标数据主题对应的上级目标数据主题;
基于所述多个目标数据主题分别对应的数值,确定所述上级目标数据主题对应的数值;
其中,所述将所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值发送至用户设备,以使所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值还包括:
将所述上级目标数据主题及其对应的数值发送至所述用户设备,以使所述用户设备呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
进一步地,其中,所述根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据包括:
根据网络舆情数据的目标数据主题,确定每个预设网络平台中与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
其中,所述确定关于所述目标数据主题的数值计算参数包括:
确定每个预设网络平台中关于所述目标数据主题的数值计算参数;
其中,所述基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值包括:
基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定每个预设网络平台关于所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值;
基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
进一步地,其中,所述基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值包括:
基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值以及每个预设网络平台对应的权重值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
根据本申请的另一方面,还提供了一种在用户设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法,其中,所述方法包括:
接收网络设备发送的关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值;
呈现所述关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值。
进一步地,其中,所述方法还包括:
接收多个目标数据主题对应的上级目标数据主题及其对应的数值;
呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
根据本申请的再一方面,还提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
与现有技术相比,本申请根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据,然后,确定关于所述目标数据主题的数值计算参数,并基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。通过这种方式能够将网络舆情数据通过数值化的方式呈现,用户能够直观的看到网络舆情数据情况,提高了用户体验。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1示出根据本申请一个方面的一种在网络设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法流程图;
图2示出根据本申请另一个方面的一种在用户设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的设备示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中,终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
为更进一步阐述本申请所采取的技术手段及取得的效果,下面结合附图及优选实施例,对本申请的技术方案,进行清楚和完整的描述。
图1示出本申请一个方面的一种在网络设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法流程图,其中,所述方法包括:
S11根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
S12确定关于所述目标数据主题的数值计算参数;
S13基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
在该实施例中,在所述步骤S11中,网络设备根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据。
其中,所述网络设备包括计算机设备和/或云,所述计算机设备包括但不限于个人计算机、笔记本电脑、工业计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集;所述云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成,其中,云计算是分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。
其中,所述网络舆情数据包括用户在网络平台中发布的网络信息,包括但不限于能够反应用户意见或者观点的网络信息,优选地,所述网络舆情数据包括但不限于:(1)发声类数据,例如,通过地域定位找出社交媒体平台上区域网民发出的声音;(2)外部评价类数据,例如,本地域之外网民对地域的看法,以及本地域之外媒体、意见领袖等对本地域的看法等等;(3)情绪情感类,即本地域内、外部网民和媒体对城市治理各方面、企业品牌和产品呈现的情绪和情感判断等等;(4)事件类数据,即通过信息聚类挖掘的方式,找出新媒体各平台上反馈的与地域、品牌、产品相关的各类型事件以及事件热度;(5)投诉类数据,即通过投诉渠道和新媒体平台,找出民众对城市治理、品牌或产品具体问题的意见建议。以上举例的网络舆情数据中,也可以不对地域进行限制,具体根据实际需求进行确定。
其中,数据主题代表了网络舆情数据的主旨或者归类,例如,对于政府关注的主题包括但不限于生活安全感知度、生活环境满意度、公共卫生安全度、城市活跃度指数、城市受关注度指数、城市运行健康度、城市经济发展健康度、市民情绪健康度、政务信息公开度、廉政感知度、营商环境监控度、城市形象指数等等。
因此,首先确定出需要关注的网络舆情数据的目标数据主题,然后,再根据目标数据主题确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据。例如,想要关注城市形象指数这个目标数据主题,则可获取与城市形象指数有关的目标网络舆情数据。在此,还可以所述目标数据主题可以包括一个或者多个,当有多个目标数据主题时,可分别确定每个目标数据主题对应的目标网络舆情数据。
优选地,其中,所述步骤S11包括:获取网络平台的所有网络舆情数据;从所有网络舆情数据中筛选出与所述目标数据主题有关的网络舆情数据作为目标网络舆情数据。其中,当有多个目标数据主题时,通过将所有网络舆情数据进行主题聚类,确定每个目标数据主题对应的目标网络舆情数据。例如,可以通过语义分析的方式,进行主题聚类。
具体地,在确定目标网络舆情数据之前,需要对筛选出的与目标数据主题有关的网络舆情数据进行数据清洗,例如,需要进行数据预处理、缺失值清洗、格式内容清洗、错误逻辑清洗、非需求数据清洗、关联性验证等等数据清洗方式,以使目标网络舆情数据满足预设的规范要求。
继续在该实施例中,在所述步骤S12中,确定关于所述目标数据主题的数值计算参数。在此,所述数值计算参数包括与评价目标数据主题相关的数据信息,例如,对于一条网络舆情数据的分析可包括:来源分析、情感分析(例如,正面或者负面)、地域分析、情绪分析(包括喜、怒、哀、乐等等)、媒体分析(例如,央媒或者地方媒体或者国外媒体等等),因此,数值计算参数可包括来源、情感、地域、情绪、媒体来源等等,具体地数值计算参数与目标数据主题相关,每个目标数据主题可对应不同的数值计算参数,在此,上述数值计算参数仅为举例,其他现有的或者今后可能出现的数值计算参数如适用于本申请,也应包含在本申请的保护范围内,在此,以引用的方式包含于此。
继续在该实施例中,在所述步骤S13中,网络设备基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。具体地,可基于目标网络舆情数据确定每个数值计算参数的数值,并综合所有数值计算参数的数值最终确定目标数据主题对应的数值。
例如,目标数据主题为公共卫生满意度,该目标数据主题对应的数值计算参数可包括舆论对公共卫生提及量及信息声量(例如,关于公共卫生的目标网络舆情数据一共多少条)、舆论对公共卫生情绪分布负面信息占比(例如,舆论对公共卫生情绪负面信息占目标网络舆情数据的百分比)、公共卫生媒体曝光情况、公共卫生网络举报热点事件等等。通过获得上述每个数值计算参数的数值,并代入最后的关于公共卫生满意度的衡量公式,即可获得对公共卫生满意度这个数据主题的数值,该数值可通过百分比的形式呈现。在此,该数值可以具体数字呈现,或者通过等级的方式呈现,本申请中对于该数值的具体呈现方式不做限定。
优选地,其中,所述步骤S11包括:根据网络舆情数据的目标数据主题,确定每个预设网络平台中与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
其中,所述步骤S12包括:确定每个预设网络平台中关于所述目标数据主题的数值计算参数;
其中,所述步骤S13包括:
S131(未示出)基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定每个预设网络平台关于所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值;
S132(未示出)基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
在该实施例中,由于不同的网络平台的影响力是不同的,因此,对于目标网络舆情数据的目标数据主题的评价还与网络平台本身相关,例如,微信、微博或者网站等等对于事件的影响力是不同的。
具体地,可通过确定每个预设网络平台对应的目标网络舆情数据,并确定每个预设网络平台中关于所述目标数据主题的数值计算参数,然后,确定每个预设网络平台关于所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,再综合每个网络平台的平台数值来确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值,这种方式,能够提高确定的数值的准确性。
优选地,其中,所述步骤S132包括:
基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值以及每个预设网络平台对应的权重值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。具体地,由于每个预设网络平台影响力不同,因此,可对每个预设网络平台设置对应的权重值,通过结合权重值及平台数值来确定目标数据主题对应的数值。
例如,对于政务信息公开度,可从微信、微博、网站、政务自媒体、客户端等等预设网络平台进行评价,具体地,可计算出每个网络平台的平台数值,再结合每个平台的影响力,代入公式后可最后得到政务信息公开度的数值。
优选地,其中,所述方法还包括:S14(未示出)将所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值发送至用户设备,以使所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值。通过这种方式,能够在用户设备上呈现出目标数据主题及其对应的数值,从而使用户直观地获取到关于目标数据主题的信息。例如,可在用户设备的应用界面上呈现出该目标数据主题及其对应的数值,比如,政府部门关注的城市形象指数,可在界面中直接呈现城市形象指数以及对应的数值。
优选地,其中,所述方法还包括:S15(未示出)确定多个目标数据主题对应的上级目标数据主题;S16(未示出)基于所述多个目标数据主题分别对应的数值,确定所述上级目标数据主题对应的数值;
其中,所述步骤S14还包括:
将所述上级目标数据主题及其对应的数值发送至所述用户设备,以使所述用户设备呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
在该实施例中,还可以确定上级目标数据主题,通过多个目标数据主题可确定上级目标数据主题,例如,生活安全感知度、生活环境满意度、公共卫生安全度这几个目标数据主题的上级目标数据主题可以为安全感指数;城市活跃度指数、城市受关注度指数、城市运行健康度、城市经济发展健康度这几个目标数据主题的上级目标数据主题可以为获得感指数,通过这种方式不仅能够把多个目标数据主题及其对应的数值呈现给用户,还可以把多个目标数据主题对应的上级目标数据主题及其对应的数值呈现给用户,使用户既能够从局部了解网络舆情数据信息,还可以整体上了解网络舆情数据信息,使用户体验感更好。例如,对于政府来说,能够知道哪些方面的不足,从而进行改进。
图2示出本申请一个方面的一种在用户设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法流程图,其中,所述方法包括:
S21接收网络设备发送的关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值;
S22呈现所述关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值。
在该实施例中,在所述步骤S21中,用户设备接收网络设备发送的关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值,具体地,网络设备与用户设备之间通过建立的网络连接进行信息交互。进一步地,在所述步骤S22中,所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值,例如,在用户设备的应用界面上呈现出所述目标数据主题及其对应的数值,在本申请中,对于具体的呈现方式不做任何限定。
优选地,其中,所述方法还包括:接收多个目标数据主题对应的上级目标数据主题及其对应的数值;呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
在该实施例中,当有多个目标数据主题时,可同时呈现出该多个目标数据主题对应的数值,且还可以呈现出该多个目标数据主题对应的上级目标数据主题及其对应的数值,通过这种方式能够层次分明地对信息进行呈现,具体地,可以设置为用户可在点击对应的按键时才会呈现,例如,界面中只呈现上级目标数据主题及其对应的数值,再通过点击该上级目标数据主题会呈现出对应的多个目标数据主题及其数值,在此,所述呈现方式仅为举例,在本申请中不做任何限定。
与现有技术相比,本申请根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据,然后,确定关于所述目标数据主题的数值计算参数,并基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。通过这种方式能够将网络舆情数据通过数值化的方式呈现,用户能够直观的看到网络舆情数据情况,提高了用户体验。
根据本申请的另一方面,还提供了一种计算机可读介质,所述计算机可读介质存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述方法。
根据本申请的又一方面,还提供了一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的网络设备,其中,该网络设备包括:
一个或多个处理器;以及
存储有计算机可读指令的存储器,所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如前述方法的操作。
例如,计算机可读指令在被执行时使所述一个或多个处理器:根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;确定关于所述目标数据主题的数值计算参数;基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
根据本申请的再一方面,还提供了一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的用户设备,其中,该网络设备包括:
一个或多个处理器;以及
存储有计算机可读指令的存储器,所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如前述方法的操作。
例如,计算机可读指令在被执行时使所述一个或多个处理器:接收网络设备发送的关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值;呈现所述关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
Claims (10)
1.一种在网络设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法,其中,所述方法包括:
根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
确定关于所述目标数据主题的数值计算参数;
基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
将所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值发送至用户设备,以使所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述方法还包括:
确定多个目标数据主题对应的上级目标数据主题;
基于所述多个目标数据主题分别对应的数值,确定所述上级目标数据主题对应的数值;
其中,所述将所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值发送至用户设备,以使所述用户设备呈现所述目标数据主题及其对应的数值还包括:
将所述上级目标数据主题及其对应的数值发送至所述用户设备,以使所述用户设备呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,所述根据网络舆情数据的目标数据主题,确定与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据包括:
根据网络舆情数据的目标数据主题,确定每个预设网络平台中与所述目标数据主题相关的目标网络舆情数据;
其中,所述确定关于所述目标数据主题的数值计算参数包括:
确定每个预设网络平台中关于所述目标数据主题的数值计算参数;
其中,所述基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值包括:
基于所述数值计算参数及所述目标网络舆情数据,确定每个预设网络平台关于所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值;
基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值包括:
基于所述每个预设网络平台的所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的平台数值以及每个预设网络平台对应的权重值,确定所述目标网络舆情数据的目标数据主题对应的数值。
6.一种在用户设备端用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法,其中,所述方法包括:
接收网络设备发送的关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值;
呈现所述关于目标网络舆情数据的目标数据主题及其对应的数值。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述方法还包括:
接收多个目标数据主题对应的上级目标数据主题及其对应的数值;
呈现所述上级目标数据主题及其对应的数值。
8.一种计算机可读介质,其上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
9.一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的网络设备,其中,该设备包括:
一个或多个处理器;以及
存储有计算机可读指令的存储器,所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至5中任一项所述方法的操作。
10.一种用于将网络舆情数据的数据主题数值化的用户设备,其中,该设备包括:
一个或多个处理器;以及
存储有计算机可读指令的存储器,所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求6至7中任一项所述方法的操作。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010243152.XA CN111460354A (zh) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010243152.XA CN111460354A (zh) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111460354A true CN111460354A (zh) | 2020-07-28 |
Family
ID=71682398
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010243152.XA Pending CN111460354A (zh) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111460354A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104346425A (zh) * | 2014-07-28 | 2015-02-11 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及*** |
CN105373854A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 股票舆情指数预测方法以及装置 |
CN105373853A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 股票舆情指数预测方法以及装置 |
CN109145215A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-04 | 中国平安保险(集团)股份有限公司 | 网络舆情分析方法、装置及存储介质 |
US20190378179A1 (en) * | 2018-06-12 | 2019-12-12 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and System for Generating Contradiction Scores for Petroleum Geoscience Entities within Text using Associative Topic Sentiment Analysis. |
-
2020
- 2020-03-31 CN CN202010243152.XA patent/CN111460354A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104346425A (zh) * | 2014-07-28 | 2015-02-11 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及*** |
CN105373854A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 股票舆情指数预测方法以及装置 |
CN105373853A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 股票舆情指数预测方法以及装置 |
US20190378179A1 (en) * | 2018-06-12 | 2019-12-12 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and System for Generating Contradiction Scores for Petroleum Geoscience Entities within Text using Associative Topic Sentiment Analysis. |
CN109145215A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-04 | 中国平安保险(集团)股份有限公司 | 网络舆情分析方法、装置及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200356615A1 (en) | Method for determining news veracity | |
Diakopoulos | Algorithmic accountability: Journalistic investigation of computational power structures | |
US11514124B2 (en) | Personalizing a search query using social media | |
US20110252121A1 (en) | Recommendation ranking system with distrust | |
US20110010342A1 (en) | System, method, and apparatus for replicating a portion of a content repository using behavioral patterns | |
US8752170B1 (en) | Verification and validation of externally maintained profile attributes | |
US20130311517A1 (en) | Representing Incomplete and Uncertain Information in Graph Data | |
Bowyer et al. | Human-GDPR interaction: practical experiences of accessing personal data | |
US11962612B2 (en) | Holistic assessment, monitoring, and management of digital presence | |
Yeniterzi et al. | Constructing effective and efficient topic-specific authority networks for expert finding in social media | |
US10769732B2 (en) | Expertise determination based on shared social media content | |
Lepawsky | Planet of fixers? Mapping the middle grounds of independent and do‐it‐yourself information and communication technology maintenance and repair | |
Howard et al. | The impact of information quality on information research | |
US11061937B2 (en) | Method and system for classifying user identifiers into similar segments | |
Jones et al. | Cultivating capability: The socio-technical challenges of integrating approaches to records and knowledge management | |
CN115051863B (zh) | 异常流量检测的方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
US9628551B2 (en) | Enabling digital asset reuse through dynamically curated shared personal collections with eminence propagation | |
US9471354B1 (en) | Determining provenance of virtual machine images | |
CN112579787A (zh) | 知识图谱的构建方法及装置 | |
CN111460354A (zh) | 用于将网络舆情数据的数据主题数值化的方法与设备 | |
CN112738221B (zh) | 对象存储流量的审计方法及装置 | |
Borji et al. | A Comparative Study of Social Media Data Archiving Software | |
US20200019975A1 (en) | Reputation management | |
US20150242910A1 (en) | Methods for evaluating a network associated with an organization and devices thereof | |
US20240257167A1 (en) | Crowd-sourced research relevance tracking and analytics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |