CN103729420A - 微博热点追踪系统及追踪方法 - Google Patents

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Liuzhou Vocational and Technical College
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Abstract

本发明公开了一种微博热点追踪系统及追踪方法，微博热点追踪系统，包括采集模块、数据去重模块、格式转换模块、分词提取模块、分词入库模块、热点事件敏感度匹配模块、关联模型分析模块和热点事件识别及追踪模块。针对微博数据进行采集和分析，而且通过分词的提取和入库，只对已经入库的敏感词汇进行追踪，针对性强，且通过对页面的关联性分析，得到热点事件的传播过程和传播范围，能够有效的追踪事件的发展状况。达到全面、准确的对微博中的热点事件进行追踪的目的。

Description

微博热点追踪系统及追踪方法
技术领域
本发明涉及信息处理领域，具体地，涉及一种微博热点追踪系统及追踪方法。
背景技术
目前，微博已经成为人们进行信息发布、传播和交流的一个重要的信息平台，而且微博相对于其它信息媒介更容易进行转发和传播，因此在微博上面也更容易引发各种舆情事件。传统的针对互联网静态页面的舆情监测技术对微博热点事件的跟踪和监测并不太实用，一方面是微博数据格式不太适用于传统的静态页面舆情监测应用系统，另一方面微博舆情的形成很大程度与微博页面的传播和扩散有关，因此对微博页面的转发次数是评价热点事件的一个重要指标，而对于互联网静态页面的分析并不考虑页面与页面之间的关联特性。因此现有技术不能全面、准确的对微博中的热点事件进行追踪。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种微博热点追踪系统及追踪方法，以实现全面、准确的对微博中的热点事件进行追踪的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种微博热点追踪系统，包括采集模块、数据去重模块、格式转换模块、分词提取模块、分词入库模块、热点事件敏感度匹配模块、关联模型分析模块和热点事件识别及追踪模块；
所述采集模块，通过部署于网络上的分布式微博数据采集终端，对互联网上的微博页面和数据进行采集；
所述数据去重模块，对上述采集模块采集到的微博数据内容和地址进行分析，去重掉重复采集的数据；
所述格式转换模块，将上述数据去重模块去重的微博数据转换为统一的数据表示格式；
所述分词提取模块，对上述格式转换模块转换后的数据进行分词提取，提取出页面中的关键敏感词汇，并将所提取到的页面关键词汇存储到数据库；
所述热点事件敏感度匹配模块，对上述存储到数据库中的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库中；
所述关联模型分析模块，对上述保存在临时数据库中的微博页面数据以及采集模块采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算得到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果，如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
所述热点事件识别及追踪模块，根据上述关联模型分析模块分析得到的页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
根据本发明的优选实施例，所述数据去重模块对微博数据URL地址进行分析。
根据本发明的优选实施例，上述关联模型分析模块中的关联性分析模型如下：
对于关键词                                               ，对应的权重分别为
Figure 304612DEST_PATH_IMAGE004
，
对于单个站点中页面价值：
Figure 827997DEST_PATH_IMAGE006
,
Figure 195525DEST_PATH_IMAGE008
,
Figure 437150DEST_PATH_IMAGE010
两个页面之间的关联关系为：
Figure 899224DEST_PATH_IMAGE012
。
根据本发明的优选实施例，所述热点事件敏感度匹配模块匹配标准如下。
若
Figure 542695DEST_PATH_IMAGE014
，则认为匹配；
若
Figure 815545DEST_PATH_IMAGE016
，则认为不匹配，
Figure 731417DEST_PATH_IMAGE018
为事先设定的阈值。
根据本发明的优选实施例，所述
Figure 810231DEST_PATH_IMAGE018
的值取0.4。
同时，本发明的技术方案还公开一种微博热点追踪系统的追踪方法，包括以下步骤：
步骤1、在网络上部署微博数据采集终端，且该微博数据采集终端能够自动的传播和扩散，在网络上收集微博原始信息；
步骤2、通过对采集到的微博数据URL地址进行分析，实现微博数据的去重；
步骤3、将采集到的微博数据转换成统一的数据表示格式；
步骤4、启动分词提取模块对统一的数据格式的数据进行分词提取，获得微博页面上的主题内容词汇；
步骤5、将所提取到的主题词汇存入数据库；
步骤6、启动热点事件敏感度匹配模块，对入库的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库；
步骤7、启动微博页面关联性模型，对当前的微博页面数据以及之前所采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果；
步骤8、如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
步骤9、根据之前关联模型所分析到页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
本发明的技术方案具有以下有益效果：
本发明的技术方案，针对微博数据进行采集和分析，而且通过分词的提取和入库，只对已经入库的敏感词汇进行追踪，针对性强，且通过对页面的关联性分析，得到热点事件的传播过程和传播范围，能够有效的追踪事件的发展状况。达到全面、准确的对微博中的热点事件进行追踪的目的。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明实施例所述的微博热点追踪系统原理框图；
图2为本发明实施例所述的微博热点追踪系统追踪方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种微博热点追踪系统，包括采集模块、数据去重模块、格式转换模块、分词提取模块、分词入库模块、热点事件敏感度匹配模块、关联模型分析模块和热点事件识别及追踪模块；
采集模块，通过部署于网络上的分布式微博数据采集终端，对互联网上的微博页面和数据进行采集；
数据去重模块，对上述采集模块采集到的微博数据内容和地址进行分析，去重掉重复采集的数据；
格式转换模块，将上述数据去重模块去重的微博数据转换为统一的数据表示格式；
分词提取模块，对上述格式转换模块转换后的数据进行分词提取，提取出页面中的关键敏感词汇，并将所提取到的页面关键词汇存储到数据库；
热点事件敏感度匹配模块，对上述存储到数据库中的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库中；
关联模型分析模块，对上述保存在临时数据库中的微博页面数据以及采集模块采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算得到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果，如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
热点事件识别及追踪模块，根据上述关联模型分析模块分析得到的页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
其中，数据去重模块对微博数据URL地址进行分析。关联模型分析模块中的关联性分析模型如下：
对于关键词
Figure 308209DEST_PATH_IMAGE020
，对应的权重分别为，
对于单个站点中页面价值：
页面价值也即页面权重，通过如下公式计算得到，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
,
pi指的是当前选定的关键词权重；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
,
Figure DEST_PATH_IMAGE028
两个页面之间的关联关系为：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示热点词汇集，C为常数。
热点事件敏感度匹配模块匹配标准如下。
若
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，则认为匹配，Q为页面价值； 
若
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，则认为不匹配，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为事先设定的阈值。
Figure 453757DEST_PATH_IMAGE038
的值取0.4。
本发明的技术方案还公开一种微博热点追踪系统的追踪方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤1、在网络上部署微博数据采集终端，且该微博数据采集终端能够自动的传播和扩散，在网络上收集微博原始信息；
步骤2、通过对采集到的微博数据URL地址进行分析，实现微博数据的去重；
步骤3、将采集到的微博数据转换成统一的数据表示格式；
步骤4、启动分词提取模块对统一的数据格式的数据进行分词提取，获得微博页面上的主题内容词汇；
步骤5、将所提取到的主题词汇存入数据库；
步骤6、启动热点事件敏感度匹配模块，对入库的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库；
步骤7、启动微博页面关联性模型，对当前的微博页面数据以及之前所采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果；
步骤8、如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
步骤9、根据之前关联模型所分析到页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
微博热点追踪系统具体运用为：
通过部署于网络上的分布式微博数据采集终端，能够对互联网上的多种微博页面和数据进行采集。而且分布式微博数据采集终端在采集过程可以不断的进行扩散，进行深度采集，之后由微博数据去重模块根据所采集到的微博数据内容和地址进行分析，去重掉重复采集的数据。然后对采集到的微博数据格式进行转化，采用归一化的处理过程将微博数据转换成易于分析和处理的数据结构，之后再由分词提取模块对所采集到的微博数据进行分词提取，提取出页面中的关键敏感词汇，并将所提取到的页面关键词汇送入数据库。然后进行微博热点事件敏感度匹配处理，由预先设计好的敏感度匹配模型对当前页面中的数据进行敏感度判别，判定当前所采集到的数据是否有必要进行关键性分析。如果敏感度较低，则不进行关联性分析，否则由页面关联模型对数据进行分析，通过关联分析能够将多个页面之间的对同一事件的关联特性进行建模和分析，得到热点事件的有效识别。而且通过关联分析模型的分析过程，也能够将热点事件的传播过程和传播范围进行划定，从而有效的实现热点事件的识别和追踪的目的。
综上所述，本发明具有以下特点：
1、本发明技术方案的应用系统工作效率高，工作过程中不需要对采集的页面数据进行存储。
2、本发明技术方案的应用系统应用成本低，不需要高技术的数据存储服务器和数据运算服务器，能够快速的实现微博热点事件监测和追踪的应用部署。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种微博热点追踪系统，其特征在于，包括采集模块、数据去重模块、格式转换模块、分词提取模块、分词入库模块、热点事件敏感度匹配模块、关联模型分析模块和热点事件识别及追踪模块；
所述采集模块，通过部署于网络上的分布式微博数据采集终端，对互联网上的微博页面和数据进行采集；
所述数据去重模块，对上述采集模块采集到的微博数据内容和地址进行分析，去重掉重复采集的数据；
所述格式转换模块，将上述数据去重模块去重的微博数据转换为统一的数据表示格式；
所述分词提取模块，对上述格式转换模块转换后的数据进行分词提取，提取出页面中的关键敏感词汇，并将所提取到的页面关键词汇存储到数据库；
所述热点事件敏感度匹配模块，对上述存储到数据库中的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库中；
所述关联模型分析模块，对上述保存在临时数据库中的微博页面数据以及采集模块采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算得到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果，如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
所述热点事件识别及追踪模块，根据上述关联模型分析模块分析得到的页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
2.根据权利要求1所述的微博热点追踪系统，其特征在于，所述数据去重模块对微博数据URL地址进行分析。
3.根据权利要求2所述的微博热点追踪系统，其特征在于，上述关联模型分析模块中的关联性分析模型如下：
对于关键词                                                
Figure 640498DEST_PATH_IMAGE001
，对应的权重分别为，
对于单个站点中页面价值：
页面价值也即页面权重，通过如下公式计算得到，
Figure 508277DEST_PATH_IMAGE003
,
pi指的是当前选定的关键词权重；
Figure 563957DEST_PATH_IMAGE004
,
两个页面之间的关联关系为：
Figure 117615DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 641001DEST_PATH_IMAGE007
表示热点词汇集，C为常数。
4.根据权利要求3所述的微博热点追踪系统，其特征在于，所述热点事件敏感度匹配模块匹配标准如下：
若
Figure 133162DEST_PATH_IMAGE008
，则认为匹配，Q为页面价值； 
若
Figure 374787DEST_PATH_IMAGE009
，则认为不匹配，
Figure 712228DEST_PATH_IMAGE010
为事先设定的阈值。
5.根据权利要求4所述的微博热点追踪系统，其特征在于，所述
Figure 355699DEST_PATH_IMAGE010
的值取0.4。
6.一种权利要求1至5所述微博热点追踪系统的追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在网络上部署微博数据采集终端，且该微博数据采集终端能够自动的传播和扩散，在网络上收集微博原始信息；
步骤2、通过对采集到的微博数据URL地址进行分析，实现微博数据的去重；
步骤3、将采集到的微博数据转换成统一的数据表示格式；
步骤4、启动分词提取模块对统一的数据格式的数据进行分词提取，获得微博页面上的主题内容词汇；
步骤5、将所提取到的主题词汇存入数据库；
步骤6、启动热点事件敏感度匹配模块，对入库的词汇进行敏感度分析，如果入库的微博主题词汇不符合敏感度匹配的结果，则将该微博数据进行丢弃，否则将访数据暂时保存在临时数据库；
步骤7、启动微博页面关联性模型，对当前的微博页面数据以及之前所采集到的微博页面数据进行关联性分析，计算到针对预先设定的热点词汇与当前的热点关联分析结果；
步骤8、如果热点事件的关联分析结果达到预先设定的预值，则进行热点事件报警；
步骤9、根据之前关联模型所分析到页面关联特性，输出对当前热点事件的所有关联页面，确定页面的分布范围和热点事件的传播过程，实现对微博热点事件的追踪。
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