CN110737820B - 用于生成事件信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于生成事件信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息；合并获取到的事件信息得到事件信息集合。该事件信息集合中的事件信息所指示的事件可以被确定为目标地理区域内的居民所关注的事件。该实施方式可以实现对目标地理区域内的居民所关注的事件的挖掘。

Description

用于生成事件信息的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于生成事件信息的方法和装置。

背景技术

目前，现有的舆情发现方法通常是挖掘出国家、省、市、县(区)内传播的事件，然后基于挖掘出的事件来分析受众，并未关注小范围地理区域(例如小区、街道等)的舆情。

发明内容

本申请实施例提出了用于生成事件信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成事件信息的方法，该方法包括：获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息；合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

在一些实施例中，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，包括：对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配，其中，特征信息集合中的特征信息是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息；响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在一些实施例中，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件，包括：将该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率；确定概率是否小于概率阈值；若否，则确定该第一搜索用信息属于事件。

在一些实施例中，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，还包括：响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息相匹配，获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在一些实施例中，在响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息之后，上述方法还包括：将生成的与该第一搜索用信息对应的事件信息作为第一事件信息进行存储；将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入特征信息集合。

在一些实施例中，目标地理区域是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。

在一些实施例中，目标地理区域预先关联位置信息；以及在获取第一搜索用信息集合之前，上述方法还包括：获取预设的用户信息集合，其中，用户信息包括用户标识和用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息，地理位置信息包括位置坐标和时间点；对于用户信息集合中的用户信息，对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息，其中，驻地信息包括位置坐标；基于所确定的驻地信息中的位置坐标和目标地理区域的位置信息，确定驻地位于地理区域内的用户。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成事件信息的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；第二获取单元，被配置成对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息；合并单元，被配置成合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

在一些实施例中，第二获取单元包括：提取子单元，被配置成对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；匹配子单元，被配置成将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配，其中，特征信息集合中的特征信息是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息；确定子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；第一生成子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在一些实施例中，确定子单元进一步被配置成：将该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率；确定概率是否小于概率阈值；若否，则确定该第一搜索用信息属于事件。

在一些实施例中，第二获取单元还包括：第二生成子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息相匹配，获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在一些实施例中，上述装置还包括：存储单元，被配置成将第一生成子单元所生成的与第一搜索用信息对应的事件信息作为第一事件信息进行存储；写入单元，被配置成将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入特征信息集合。

在一些实施例中，目标地理区域是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。

在一些实施例中，目标地理区域预先关联位置信息；以及上述装置还包括：获取单元，被配置成获取预设的用户信息集合，其中，用户信息包括用户标识和用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息，地理位置信息包括位置坐标和时间点；第一确定单元，被配置成对于用户信息集合中的用户信息，对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息，其中，驻地信息包括位置坐标；第二确定单元，被配置成基于所确定的驻地信息中的位置坐标和目标地理区域的位置信息，确定驻地位于目标地理区域内的用户。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的用于生成事件信息的方法和装置，通过获取第一搜索用信息集合(第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息)，而后对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析来获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，最后合并获取到的事件信息得到事件信息集合。该事件信息集合中的事件信息所指示的事件可以被确定为目标地理区域内的居民(例如常驻居民)所关注的事件。从而有效利用了驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息，实现了对目标地理区域内的居民所关注的事件的挖掘。

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，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于生成事件信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于生成事件信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于生成事件信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于生成事件信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于生成事件信息的方法或用于生成事件信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括事件挖掘端101、102、103，网络104和信息存储端105。网络104用以在事件挖掘端101、102、103和信息存储端105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

事件挖掘端101、102、103可以通过网络104与信息存储端105交互，以接收或发送消息等。例如，事件挖掘端101、102、103可以从信息存储端105获取所需的搜索用信息，然后对获取到的搜索用信息进行分析等处理，以进行事件挖掘。

事件挖掘端101、102、103可以是终端设备，也可以是服务器。当事件挖掘端101、102、103是终端设备时，该终端设备上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、事件挖掘类应用等等。

信息存储端105可以是提供各种服务的服务器，例如存储有用户的搜索用信息的服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于生成事件信息的方法一般由事件挖掘端101、102、103执行，相应地，用于生成事件信息的装置一般设置于事件挖掘端101、102、103中。

需要指出的是，终端设备可以是硬件，也可以是软件。当终端设备为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

另外，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

实践中，若事件挖掘端101、102、103预先存储所需的搜索用信息，则系统架构100可以不包括信息存储端105。

应该理解，图1中的事件挖掘端、网络和信息存储端的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的事件挖掘端、网络和信息存储端。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于生成事件信息的方法的一个实施例的流程200。该用于生成事件信息的方法的流程200，包括以下步骤：

步骤201，获取第一搜索用信息集合。

在本实施例中，用于生成事件信息的方法的执行主体(例如图1所示的事件挖掘端101、102、103)可以从所连接的服务器(例如图1所示的信息存储端105)获取第一搜索用信息集合，也可以从本地获取第一搜索用信息集合。其中，第一搜索用信息可以是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息。例如，该搜索用信息可以是该用户在预定时间段(例如近半个月或一个月等)内利用搜索引擎进行信息搜索时所输入的词语或语句。

作为示例，上述目标地理区域可以预先对应区域标识。上述执行主体本地可以预先存储与区域标识相关联的第一搜索用信息集合。上述执行主体可以在本地查找与上述目标地理区域的区域标识相关联的第一搜索用信息集合，提取出查找到的第一搜索用信息集合。

再例如，上述执行主体本地可以预先存储与区域标识相关联的用户标识集合，用户标识可以预先关联搜索用信息集合。其中，该用户标识集合中的用户标识所指示的用户可以是驻地位于该区域标识所指示的区域内的用户。上述执行主体可以在本地查找与上述目标地理区域的区域标识相关联的用户标识集合，提取出该用户标识集合中的用户标识所关联的搜索用信息集合中的搜索用信息，将提取出的搜索用信息组成第一搜索用信息集合。

需要说明的是，上述目标地理区域例如可以是按小区划分的区域。可选地，上述目标地理区域还可以是按街道等划分的区域。另外，上述执行主体可以自动地执行上述流程200，故而上述目标地理区域可以是预先设定的。当然，上述执行主体也可以响应于接收到事件挖掘请求而执行上述流程200，故而上述目标地理区域也可以是上述执行主体接收到的事件挖掘请求指定的地理区域。

需要指出的是，驻地例如可以是用户的移动设备停留过的地点，该移动设备在该地点的停留次数可以大于次数阈值。用户在利用移动设备执行预设操作(例如登录特定的网站或访问特定的网页等)时，用户所在的位置以及当时的时间点均可以被记录下来。故而，用户的驻地可以是通过对已记录的位置信息和与该位置信息对应的时间点进行统计分析得到的。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标地理区域可以预先关联位置信息。该位置信息例如可以包括上述目标地理区域的最小外接几何图形的顶点坐标。该最小外接几何图形例如可以是矩形或不规则多边形等。上述执行主体在执行步骤201之前，可以通过执行以下确定操作来确定驻地位于上述目标地理区域内的用户：

首先，上述执行主体可以获取预设的用户信息集合。其中，用户信息集合可以预先存储在上述执行主体本地，也可以预先存储在上述服务器中。用户信息例如可以包括用户标识和该用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息。这里，地理位置信息例如可以包括位置坐标(例如经纬度坐标等)和时间点。该位置坐标可以是用户在执行网络操作时所处的地理位置的坐标。该时间点可以是具体的时刻，也可以是时间范围。需要说明的是，地理位置信息可以是响应于用户执行预设操作(例如登录特定的网站或浏览特定的网页等)而记录的。

而后，对于上述用户信息集合中的用户信息，例如每条用户信息，上述执行主体可以对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息。其中，驻地信息可以包括位置坐标。这里，上述执行主体例如可以采用基于密度的聚类算法或EM算法(Expectation Maximization Algorithm，最大期望算法)等对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析。作为示例，上述执行主体可以基于预设的聚类中心的数量(该数量可以大于或等于1)，利用聚类算法对该地理位置信息进行聚类，得到聚类结果，其中，聚类结果可以包括位置坐标。上述执行主体可以将该位置坐标所指示的位置确定为该用户的驻地。

最后，上述执行主体可以基于所确定的驻地信息中的位置坐标和上述目标地理区域的位置信息，确定驻地位于上述目标地理区域内的用户。

作为示例，假设上述最小外接几何图形为矩形，上述目标地理区域的位置信息可以包括上述最小外接几何图形的左下顶点的坐标(x1，y1)和右上顶点的坐标(x2，y2)。对于所确定的任意一条驻地信息，设该驻地信息中的位置坐标为(x，y)，若x1<x<x2且y1<y<y2，则上述执行主体可以确定该驻地信息所归属的用户是驻地位于上述目标地理区域内的用户；否则，上述执行主体可以确定该用户不是驻地位于上述目标地理区域内的用户。

再例如，假设上述最小外接几何图形为不规则多边形，上述执行主体可以基于上述目标地理区域的位置信息在二维平面上绘制出上述最小外接几何图形。而后，对于所确定的任意一条驻地信息，上述执行主体可以以该驻地信息中的位置坐标为起点，在二维平面上沿水平方向画一条射线。最后，上述执行主体可以确定上述最小外接几何图形的边与该射线的交点的总数目，若该总数目为奇数，则上述执行主体可以确定该驻地信息所归属的用户是驻地位于上述目标地理区域内的用户；否则，上述执行主体可以确定该用户不是驻地位于上述目标地理区域内的用户。

步骤202，对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在本实施例中，对于上述第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，上述执行主体可以对该第一搜索用信息进行分析，以获取与该第一搜索用信息对应的事件信息。

作为示例，第一搜索用信息可以预先关联搜索结果，该搜索结果可以包括至少一个标题。上述执行主体可以从该第一搜索用信息中提取出关键词，而后计算该关键词与该至少一个标题中的每个标题之间的相似度，然后从该至少一个标题中提取出与该关键词之间的相似度大于相似度阈值的标题，最后基于提取出的标题生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。这里，上述执行主体例如可以将提取出的标题直接作为与该第一搜索用信息对应的事件信息。或者，上述执行主体例如可以对提取出的标题进行汇总，以生成事件描述信息。例如，提取出的标题包括“企业A于2018年6月1日倒闭了”、“企业A倒闭了，大量工人下岗了”，对这两个标题汇总后生成的事件描述信息例如可以包括：企业A于2018年6月1日倒闭了，大量工人下岗了。上述执行主体可以将该第一搜索用信息、该关键词和该事件描述信息组成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

需要说明的是，上述执行主体例如可以采用各种文本相似度计算方法(例如余弦相似度算法、Jaccard系数等)来进行相似度计算，本实施例不对此方面内容做任何限定。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以通过执行以下事件信息生成操作来获取与第一搜索用信息对应的事件信息：

首先，上述执行主体可以对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息。这里，上述执行主体可以从该第一搜索用信息中提取出关键词，将该关键词作为特征信息。另外，该第一搜索用信息还可以预先关联频次，上述执行主体也可以将该频次作为特征信息。需要说明的是，本实施例不对特征信息提取方法做任何限定。

而后，上述执行主体可以将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配。其中，特征信息集合中的特征信息可以是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息。第一事件信息可以指预先生成的事件信息，第一事件信息可以预先存储在指定存储位置，例如上述执行主体本地或上述服务器中。这里，上述执行主体可以通过计算该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息之间的相似度来进行匹配。若特征信息集合中存在与该第一搜索用信息的特征信息之间的相似度不小于相似度阈值的特征信息，则上述执行主体可以确定该特征信息与该第一搜索用信息的特征信息相匹配；否则，上述执行主体可以确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配。

然后，上述执行主体可以响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息相匹配，而获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。例如，直接将该第一事件信息作为与该第一搜索用信息对应的事件信息。或者，将该第一搜索用信息和/或该第一搜索用信息的特征信息写入该第一事件信息得到新事件信息，将该新事件信息作为与该第一搜索用信息对应的事件信息。

步骤203，合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

在本实施例中，上述执行主体执行完步骤202后，可以合并获取到的事件信息得到事件信息集合，这样，可以对获取到的事件信息进行去重，得到包括互不相同的事件信息的事件信息集合。上述执行主体可以将该事件信息集合中的事件信息所指示的事件确定为上述目标地理区域内的居民(例如常驻居民)所关注的事件。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于生成事件信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，当用户想了解小区A的舆情时，可以通过终端设备301向服务器302发送针对小区A的事件挖掘请求。服务器302可以响应该事件挖掘请求，从本地获取驻地位于小区A内的用户的搜索用信息所组成的第一搜索用信息集合。而后，对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，服务器302可以对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息。然后，服务器302可以对获取到的事件信息进行合并，得到事件信息集合，将事件信息集合中的事件信息所指示的事件确定为小区A内的常驻居民所关注的事件。最后，服务器302可以将事件信息集合发送给终端设备301。

本申请的上述实施例提供的方法，有效利用了驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息，实现了对目标地理区域内的居民所关注的事件的挖掘。

进一步参考图4，其示出了用于生成事件信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于生成事件信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取第一搜索用信息集合。

在本实施例中，用于生成事件信息的方法的执行主体(例如图1所示的事件挖掘端101、102、103)可以从所连接的服务器(例如图1所示的信息存储端105)获取第一搜索用信息集合，也可以从本地获取第一搜索用信息集合。其中，第一搜索用信息可以是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息。例如，该搜索用信息可以是该用户在预定时间段(例如近半个月或一个月等)内利用搜索引擎进行信息搜索时所输入的词语或语句。目标地理区域可以是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。针对步骤401的解释说明，可参看图2所示实施例中的步骤201的相关说明，在此不再赘述。

步骤402，对于第一搜索用信息集合中的每条第一搜索用信息，执行以下事件信息生成操作：对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配；响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在本实施例中，对于上述第一搜索用信息集合中的每条第一搜索用信息，上述执行主体可以执行以下事件信息生成操作：

首先，上述执行主体可以对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息。这里，特征信息提取方法可参看图2所示实施例中的相关说明，在此不再赘述。

而后，上述执行主体可以将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配。其中，特征信息集合中的特征信息可以是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息。第一事件信息可以指预先生成的事件信息，第一事件信息可以预先存储在指定存储位置，例如上述执行主体本地或上述服务器中。这里，特征信息匹配方法可参看图2所示实施例中的相关说明，在此不再赘述。

然后，上述执行主体可以响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配，而利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件。其中，事件发现模型可以用于计算第一搜索用信息属于事件的概率。另外，事件发现模型可是利用机器学习方法，基于大量的训练样本，对初始模型进行训练得到的。该初始模型例如可以是未经训练或未训练完成的SVM(Support Vector Machine，支持向量机模型)、NBM(Naive Bayesian Model，朴素贝叶斯模型)、DTM(Decision Tree Model，决策树模型)或LSTM(Long Short-Term Memory，长短期记忆网络)等。

作为示例，上述执行主体例如可以将第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率。然后上述执行主体可以将该概率与概率阈值进行比较，以确定该概率是否小于该概率阈值。若该概率不小于该概率阈值，则上述执行主体可以确定该第一搜索用信息属于事件；否则，上述执行主体可以确定该第一搜索用信息不属于事件。

最后，上述执行主体可以响应于确定该第一搜索用信息属于事件，而基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。例如，上述执行主体可以将该第一搜索用信息作为事件信息。或者，上述执行主体可以将该第一搜索用信息和该第一搜索用信息的特征信息组成该事件信息。再或者，该第一搜索用信息可以预先关联搜索结果，该搜索结果可以包括至少一个标题，上述执行主体可以基于该至少一个标题生成事件描述信息，将该第一搜索用信息、该第一搜索用信息的特征信息和该事件描述信息组成该事件信息。这里，基于至少一个标题生成事件描述信息的方法可参看图2所示实施例中的相关说明，在此不再赘述。

需要说明的是，上述执行主体在生成与该第一搜索用信息对应的事件信息后，可以将该事件信息作为第一事件信息进行存储，例如存储至上述指定存储位置。另外，上述执行主体可以将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入上述特征信息集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，事件发现模型也可以是技术人员基于大量统计而预先制定的、用于表征搜索用信息与属于事件的概率之间的对应关系的对应关系表。该对应关系表中可以存储有搜索用信息和与该搜索用信息对应的概率(该搜索用信息属于事件的概率)。对于上述第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，上述执行主体可以在该对应关系表中查找与该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息相匹配的搜索用信息。而后上述执行主体可以将查找到的搜索用信息所对应的概率确定为该第一搜索用信息属于事件的概率。然后，上述执行主体可以将该概率与上述概率阈值进行比较来确定该第一搜索用信息是否属于事件。

步骤403，合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

在本实施例中，上述执行主体在执行完步骤402后，可以合并获取到的事件信息以得到事件信息集合，这样，可以对获取到的事件信息进行去重，得到包括互不相同的事件信息的事件信息集合。上述执行主体可以将该事件信息集合中的事件信息所指示的事件确定为上述目标地理区域内的居民(例如常驻居民)所关注的事件。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成事件信息的方法的流程400突出了在确定第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配后，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件，以及响应于确定该第一搜索用信息属于事件，而基于该第一搜索用信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息的步骤。由此，本实施例描述的方案可以实现用于生成事件信息的方法的多样性，从而可以挖掘出更全面的事件信息。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于生成事件信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于生成事件信息的装置500包括：第一获取单元501被配置成获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息可以是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；第二获取单元502被配置成对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息；合并单元503被配置成合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

在本实施例中，用于生成事件信息的装置500中：第一获取单元501、第二获取单元502和合并单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202和步骤203的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二获取单元502可以包括：提取子单元(图中未示出)，被配置成对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；匹配子单元(图中未示出)，被配置成将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配，其中，特征信息集合中的特征信息可以是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息；确定子单元(图中未示出)，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；第一生成子单元(图中未示出)，被配置成响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定子单元可以进一步被配置成：将该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率；确定概率是否小于概率阈值；若否，则确定该第一搜索用信息属于事件。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二获取单元502还可以包括：第二生成子单元(图中未示出)，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与特征信息集合中的特征信息相匹配，获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置500还可以包括：存储单元(图中未示出)，被配置成将第一生成子单元所生成的与第一搜索用信息对应的事件信息作为第一事件信息进行存储；写入单元(图中未示出)，被配置成将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入特征信息集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标地理区域可以是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标地理区域可以预先关联位置信息；以及上述装置500还可以包括：获取单元(图中未示出)，被配置成获取预设的用户信息集合，其中，用户信息可以包括用户标识和用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息，地理位置信息可以包括位置坐标和时间点；第一确定单元(图中未示出)，被配置成对于用户信息集合中的用户信息，对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息，其中，驻地信息可以包括位置坐标；第二确定单元(图中未示出)，被配置成基于所确定的驻地信息中的位置坐标和上述目标地理区域的位置信息，确定驻地位于上述目标地理区域内的用户。

本申请的上述实施例提供的装置，有效利用了驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息，实现了对目标地理区域内的居民所关注的事件的挖掘。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的事件挖掘端101、102、103)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或信息存储端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元和合并单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取第一搜索用信息集合的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备：获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息可以是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；对于第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息；合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种用于生成事件信息的方法，包括：

获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；

对于所述第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，包括：从该第一搜索用信息中提取出关键词，计算该关键词与第一搜索用信息预先关联的搜索结果所包括的至少一个标题中每个标题的相似度，提取出相似度大于相似度阈值的标题，基于所述提取出的标题，确定出与该第一搜索用信息对应的事件信息；

合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，包括：

对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；

将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配，其中，所述特征信息集合中的特征信息是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息；

响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与所述特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；

响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件，包括：

将该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入所述事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率；

确定所述概率是否小于概率阈值；

若否，则确定该第一搜索用信息属于事件。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，还包括：

响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与所述特征信息集合中的特征信息相匹配，获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息之后，所述方法还包括：

将生成的与该第一搜索用信息对应的事件信息作为第一事件信息进行存储；

将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入所述特征信息集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标地理区域是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述目标地理区域预先关联位置信息；以及

在所述获取第一搜索用信息集合之前，所述方法还包括：

获取预设的用户信息集合，其中，用户信息包括用户标识和所述用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息，地理位置信息包括位置坐标和时间点；

对于所述用户信息集合中的用户信息，对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息，其中，所述驻地信息包括位置坐标；

基于所确定的驻地信息中的位置坐标和所述目标地理区域的位置信息，确定驻地位于所述目标地理区域内的用户。

8.一种用于生成事件信息的装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取第一搜索用信息集合，其中，第一搜索用信息是驻地位于目标地理区域内的用户的搜索用信息；

第二获取单元，被配置成对于所述第一搜索用信息集合中的第一搜索用信息，对该第一搜索用信息进行分析，获取与该第一搜索用信息对应的事件信息，包括：从该第一搜索用信息中提取出关键词，计算该关键词与第一搜索用信息预先关联的搜索结果所包括的至少一个标题中每个标题的相似度，提取出相似度大于相似度阈值的标题，基于所述提取出的标题，确定出与该第一搜索用信息对应的事件信息；

合并单元，被配置成合并获取到的事件信息得到事件信息集合。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第二获取单元包括：

提取子单元，被配置成对该第一搜索用信息进行特征提取，得到该第一搜索用信息的特征信息；

匹配子单元，被配置成将该第一搜索用信息的特征信息与预设的特征信息集合中的特征信息进行匹配，其中，所述特征信息集合中的特征信息是预设的第一事件信息所关联的搜索用信息的特征信息；

确定子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与所述特征信息集合中的特征信息不匹配，利用预先训练的事件发现模型确定该第一搜索用信息是否属于事件；

第一生成子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息属于事件，基于该第一搜索用信息，生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述确定子单元进一步被配置成：

将该第一搜索用信息或该第一搜索用信息的特征信息输入所述事件发现模型，得到该第一搜索用信息属于事件的概率；

确定所述概率是否小于概率阈值；

若否，则确定该第一搜索用信息属于事件。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第二获取单元还包括：

第二生成子单元，被配置成响应于确定该第一搜索用信息的特征信息与所述特征信息集合中的特征信息相匹配，获取与该第一搜索用信息的特征信息相匹配的特征信息所关联的第一事件信息，基于该第一事件信息生成与该第一搜索用信息对应的事件信息。

12.根据权利要求9所述的装置，其中，所述装置还包括：

存储单元，被配置成将所述第一生成子单元所生成的与第一搜索用信息对应的事件信息作为第一事件信息进行存储；

写入单元，被配置成将该第一搜索用信息作为与该第一事件信息相关联的搜索用信息，以及将该第一搜索用信息的特征信息写入所述特征信息集合。

13.根据权利要求8所述的装置，其中，所述目标地理区域是按以下中的一项划分的区域：小区、街道。

14.根据权利要求8-13之一所述的装置，其中，所述目标地理区域预先关联位置信息；以及

所述装置还包括：

获取单元，被配置成获取预设的用户信息集合，其中，用户信息包括用户标识和所述用户标识所指示的用户的至少一个地理位置信息，地理位置信息包括位置坐标和时间点；

第一确定单元，被配置成对于所述用户信息集合中的用户信息，对该用户信息中的地理位置信息进行聚类分析，以确定该用户信息中的用户标识所指示的用户的驻地信息，其中，所述驻地信息包括位置坐标；

第二确定单元，被配置成基于所确定的驻地信息中的位置坐标和所述目标地理区域的位置信息，确定驻地位于所述目标地理区域内的用户。

15.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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