申请/专利权人：武汉博特智能科技有限公司

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117633328B

主分类号：G06F16/951

分类号：G06F16/951;G06F16/2458;G06N5/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提供一种基于数据挖掘的新媒体内容监测方法及系统，该方法包括如下步骤：获取数据挖掘目标和数据监测目标，基于数据挖掘目标进行爬虫，得到多模态新媒体内容；查询多模态新媒体内容的内容来源方，并根据内容来源方创建来源实体节点；结合来源实体节点和多模态新媒体内容构建时序知识图谱；确定数据监测目标在时序知识图谱中对应的目标节点，利用时序链路预测方法预测目标节点的未来链路；基于数据监测目标继续进行爬虫，得到监测目标内容；根据监测目标内容更新时序知识图谱，并监测时序知识图谱中的新生链路，通过比对未来链路和新生链路，生成内容监测结果。本发明具有能够高效准确完成内容监测的效果。

主权项：1.一种基于数据挖掘的新媒体内容监测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取数据挖掘目标和数据监测目标，基于所述数据挖掘目标进行爬虫，得到多模态新媒体内容；查询所述多模态新媒体内容的内容来源方，并根据所述内容来源方创建来源实体节点；基于所有所述来源实体节点、所有所述来源实体节点之间的索引关系以及所述多模态新媒体内容与所述来源实体节点之间的关联关系构建一级图谱层；按照所述多模态新媒体内容的内容类别解构所述多模态新媒体内容并进行分类特征提取，提取得到多个内容实体特征并生成内容实体节点；在所述一级图谱层的基础上，基于多个所述内容实体节点之间的内容关联关系构建二级图谱层；为所有所述内容实体特征添加时序属性，并在所述二级图谱层中的所有节点之间添加时序关系，形成时序知识图谱；确定所述数据监测目标在所述时序知识图谱中对应的目标节点，利用时序链路预测方法预测所述目标节点的未来链路；基于所述数据监测目标继续进行爬虫，得到监测目标内容；基于所述监测目标内容的内容特征遍历所述时序知识图谱中的所有节点，并将特征重复率超出预设阈值的节点标记为监测目标节点；识别所述监测目标内容的内容来源可信度，根据所述内容来源可信度为所述监测目标内容赋予影响权重；结合所述监测目标内容和所述影响权重更新所述时序知识图谱，并监测所述时序知识图谱中的新生链路；通过比对所述未来链路和所述新生链路的链路覆盖目标、链路长度、链路走向和链路分支，生成链路比对结果，根据所述链路比对结果生成内容监测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉博特智能科技有限公司 基于数据挖掘的新媒体内容监测方法及系统

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