申请/专利权人：广东数源智汇科技有限公司

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117520919A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/213;G06F18/22;G06F18/23213;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明涉及一种社群识别和动态跟踪方法。本发明提供的跟踪方法能够较好的采集并利用现有的社交媒体的高维数据，把社媒数据从高维到低维的降维，减少数据维度，有效提高计算效率；通过降维可以识别最具信息量的特征，充分挖掘高维数据中的有效信息，提高海外社群识别的准确性和可靠性。此外，通过选择合适的社群识别算法及动态跟踪算法，并且调整合适的参数，实现对社群相关的社媒数据的全面抓取，能够有效的识别并动态跟踪海外社群，为政府和企业客户提供更好的海外社群识别和跟踪服务，有助于降低潜在舆情风险，保障社会稳定，更好的对产品进行营销。

主权项：1.一种社群识别和动态跟踪方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤一、数据收集和预处理：从社交媒体平台采集选定范围内的帖子、评论、用户信息、关注用户列表、转发用户列表，并对采集的数据进行处理；步骤二、特征提取：提取用户行为特征、文本特征、用户属性特征、实体情感特征；步骤三、相似性度量：1使用余弦相似度来计算用户行为特征之间的相似度；2使用余弦相似度计算文本特征，较大的余弦相似度表示文本特征更相似；3使用Jaccard相似度计算用户属性特征，Jaccard相似度值接近1表示用户属性特征更相似；4使用余弦相似度计算实体情感特征，余弦相似度值接近1表示实体情感特征更相似；步骤四、用户分组：使用k-means聚类算法对用户进行分组，调整相似性阈值、聚类数量；步骤五、社群划分和解释：将识别出的社群和动态跟踪结果进行可视化，以便更好地理解和解释社群结构和变化；步骤六、动态跟踪：设置跟踪周期，重新采集跟踪数据，重新进行社群识别，分析社群变化，跟踪和记录变化，生成报告。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东数源智汇科技有限公司 一种社群识别和动态跟踪方法

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