CN111401648A - 一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法 - Google Patents

一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于预测方法，具体涉及一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法。它包括下述步骤：步骤1：计算单个事件实时关注度；步骤2：计算事件互相影响度，并计算考虑了互相影响情况下的实时关注度；步骤3：根据事件关注度计算每个事件的概率；步骤4：通过最近的几个时间周期计算短期关注度趋势；步骤5：预测；步骤6：排序，对步骤5得到的概率排序，排序结果就是事件热点的排序情况。本发明的显著效果是：本申请充分考虑了不同事件之间的影响程度，因此预测准确率更高。

Description

一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法
技术领域
本发明属于预测方法，具体涉及一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法。
背景技术
网络信息的管控是互联网信息安全的重要组成部分。良好的网络信息管控可以减少负面信息言论，突出正能量。网络信息的特点之一是热点产生毫无规律，突发性强，有些信息持续性强，有些信息很快销声匿迹。如果能对网络热点信息进行预测，那么就能够提前预知未来热点信息走向，从而提前进行人工干预。
现有的预测方法一般都采用人工申请网络、贝叶斯算法等方式进行预测。这些预测方法或者计算量特别巨大，或者需要足够多的训练样本，往往经济开销或时间开销无法满足要求。
另外，网络热点往往不是孤立出现，一个事件的出现，与之有关联的类似事件、对立事件、谐音事件、同名人事件等都会多多少少收到影响，而这种影响，在现有技术的预测方法中并没有体现。
因此需要一种经济、高效、考虑事件之间关联性的预测方法。
发明内容
本发明针对现有技术缺陷，提供一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法。
本发明是这样实现的：一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，包括下述步骤：
步骤1：计算单个事件实时关注度
通过计算得到单个事件的实时关注度；
步骤2：计算事件互相影响度
计算事件互相影响度，并计算考虑了互相影响情况下的实时关注度；
步骤3：所有事件关注度
根据事件关注度计算每个事件的概率；
步骤4：计算短期关注度趋势
通过最近的几个时间周期计算短期关注度趋势；
步骤5：预测
步骤6：排序
对步骤5得到的概率排序，排序结果就是事件热点的排序情况。
如上所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其中，所述的步骤1包括下述内容
用下述公式计算某事件a的网络实时关注度k′a
Figure BDA0002419505270000021
其中k′ai是单个网络节点i的关注度，n为整个网络中关注事件a的所有网络节点，
k′ai用下述公式计算
Figure BDA0002419505270000022
其中，kat为该网络节点在t时刻受关注的程度，具体数值从外部输入；
所述的t0为事件a在网络上第一次出现的时刻；
所述的t为当前时刻；
当t＝t0时，为事件a第一次在网络上出现的时刻，此时该事件为孤立时间，因此不作计算。
如上所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其中，所述的步骤2包括下述内容
步骤2.1：事件分解
将所有事件按照关联表的要素进行分解，形成矩阵A
Figure BDA0002419505270000031
其中矩阵A的元素auv表示第u个事件的第v维度元素分解，
步骤2.2：查询关联度
对矩阵A中的每列元素，在关联表中查询同列元素中任意两个元素的关联度和查询次数，用bijz表示第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度，其中1≤z≤v，i≠j，i≤m，j≤m，m为网络中关注事件的总数量，
当关联表中有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为关联表中的对应值，如果关联表中没有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为0，
对上述数据梳理，可以得到，对于任意一个事件i可以得到矩阵B和矩阵C
Figure BDA0002419505270000041
以及
Figure BDA0002419505270000042
矩阵B表示网络中其他事件对该节点影响的情况，矩阵B中的每个元素表示第j个事件第v个维度对该节点的影响，
矩阵C为矩阵B的查询次数的汇总，即矩阵C中的每个元素是矩阵B中对应元素的查询次数，
步骤2.3：计算网络实时关注度
用下述公式计算考虑了事件相互影响的网络实时关注度ka
Figure BDA0002419505270000043
如上所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其中，所述的步骤3包括下述内容
假设有m个事件需要预测，那么计算m个事件的概率关系
Figure BDA0002419505270000044
其中计算得到的pj是第j个事件的概率；
式中的kj是步骤1中计算得到的单个事件的实时关注度，在步骤1中针对事件a因此得到的实时关注度为ka，当针对的是某具体事件j的时候，得到的就是实时关注度kj。
如上所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其中，所述的步骤4包括下述内容
对某个固定节点i，当其关注了某事件a时，可以输入kz1、kz2、kz3…kzg，该g个数值是步骤1中t时刻之前固定时间差的该节点对于事件a的关注度，并且
t-zg＝zg-z(g-1)＝…＝z3-z2＝z2-z1＝Q
其中Q是时间差，由外部输入，g是向前延伸数据个数，由外部输入，
用下述公式计算短期关注度趋势Si，具体步骤如下
以时间为x坐标，以kzg为纵坐标，进行二次曲线拟合，对系数求导得到短期关注度趋势Si，
那么对事件a，则通过下式计算单独事件总短期关注趋势Sa
Figure BDA0002419505270000051
其中，n为网络中所有节点数。
如上所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其中，所述的步骤5包括下述内容
用下述公式预测第j个事件下一时刻的概率pj+1
Figure BDA0002419505270000052
其中pj是前面计算的第j个事件的概率；
所述的Sj是前面中计算的第j个事件的短期关注趋势。
本发明的显著效果是：(1)本申请只针对网络事件进行计算，不需要提前进行样本训练，计算复杂度较低，因此经济性和实效性都较好的满足了现实需求。(2)本申请充分考虑了时间对事件的影响度，也充分考虑了过去事件发展趋势对未来的影响度，所做的预测较为准确。(3)本申请充分考虑了不同事件之间的影响程度，因此预测准确率更高。
具体实施方式
本申请的方案需要提前建立一个关联表，在该表中包含以下内容：(1)构成事件的要素，例如人物、事件内容、地点等内容；(2)不同信息之间的关联度，例如现实生活中人物甲和人物乙是朋友，那么表中给出人物甲和人物乙的关联度，通过查表可以直接读取该关联度；(3)信息被成功查询到的次数自动累加，例如人物甲和人物乙的信息关联度，假设有外部请求进行查询，查询的内容是人物甲和人物乙的信息关联度，那么该信息的查询次数自动累加1。(4)若查询没有需要的关联度，那么返回数值0。
所述的关联表中的不同信息之间的关联度由人为确定，由于现实世界的各种关系是在不断变化的，因此每过一段时间，该关联表就需要更新。关联表中的事件构成要素可以根据需要进行调整，例如可以增加谐音、关键词、天气等任意需要的维度。
对于本领域技术人员来说，利用现有技术制作满足上述要求的关联表是很容易做到的。
一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，包括下述步骤：
步骤1：计算单个事件实时关注度
用下述公式计算某事件a的网络实时关注度k′a
Figure BDA0002419505270000071
其中k′ai是单个网络节点i的关注度，n为整个网络中关注事件a的所有网络节点。
k′ai用下述公式计算
Figure BDA0002419505270000072
其中，kat为该网络节点在t时刻受关注的程度，具体数值从外部输入；
所述的t0为事件a在网络上第一次出现的时刻；
所述的t为当前时刻；
当t＝t0时，为事件a第一次在网络上出现的时刻，此时该事件为孤立时间，因此不作计算。
步骤2：计算事件互相影响度
步骤2.1：事件分解
将所有事件按照关联表的要素进行分解，形成矩阵A
Figure BDA0002419505270000073
其中矩阵A的元素auv表示第u个事件的第v维度元素分解。
例如网络中只有4个事件，关联表中的要素只有3个，那么矩阵A就是4×3矩阵。
步骤2.2：查询关联度
对矩阵A中的每列元素，在关联表中查询同列元素中任意两个元素的关联度和查询次数，用bijz表示第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度，其中1≤z≤v，i≠j，i≤m，j≤m，m为网络中关注事件的总数量。
当关联表中有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为关联表中的对应值，如果关联表中没有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为0。
对上述数据梳理，可以得到，对于任意一个事件i可以得到矩阵B和矩阵C
Figure BDA0002419505270000081
以及
Figure BDA0002419505270000082
矩阵B表示网络中其他事件对该节点影响的情况，矩阵B中的每个元素表示第j个事件第v个维度对该节点的影响，
矩阵C为矩阵B的查询次数的汇总，即矩阵C中的每个元素是矩阵B中对应元素的查询次数，例如矩阵C中的元素cij是矩阵B中对应元素bij的查询次数，cij的具体数值直接从关联表中读取，如果关联表中没有相应值，cij的数值取0。
步骤2.3：计算网络实时关注度
用下述公式计算考虑了事件相互影响的网络实时关注度ka
Figure BDA0002419505270000083
步骤3：所有事件关注度
假设有m个事件需要预测，那么计算m个事件的概率关系
Figure BDA0002419505270000091
其中计算得到的pj是第j个事件的概率；
式中的kj是步骤1中计算得到的单个事件的实时关注度，在步骤1中针对事件a因此得到的实时关注度为ka，当针对的是某具体事件j的时候，得到的就是实时关注度kj。
步骤4：计算短期关注度趋势
对某个固定节点i，当其关注了某事件a时，可以输入kz1、kz2、kz3…kzg，该g个数值是步骤1中t时刻之前固定时间差的该节点对于事件a的关注度，并且
t-zg＝zg-z(g-1)＝…＝z3-z2＝z2-z1＝Q
其中Q是时间差，由外部输入，g是向前延伸数据个数，由外部输入，Q可以是一分钟，一小时，一天，一周或其他时间长度，但是该Q值应保证在时间上最小的关注度kz1有意义。例如，某明星新新电影宣传，当事件第一次在网上出现第3天时，此时g取3，那么Q最大只能取为1天，使得Z1为第一次在网络上出现的那天的值。假设该事件在网上已经出现4天，g取3，Q取1天，那么kz1为第一天的关注度、kz2为第二天的关注度、kz3为第三天的关注度，kat为当前时刻t的关注度。类似的也可以将Q取为1小时，那么kz1为t时刻前3小时的关注度、kz2为t时刻前2小时的关注度、kz3为t时刻前1小时的关注度
用下述公式计算短期关注度趋势Si，具体步骤如下
以时间为x坐标，以kzg为纵坐标，进行二次曲线拟合，对系数求导得到短期关注度趋势Si。
那么对事件a，则通过下式计算单独事件总短期关注趋势Sa
Figure BDA0002419505270000101
其中，n为网络中所有节点数
步骤5：预测
用下述公式预测第j个事件下一时刻的概率pj+1
Figure BDA0002419505270000102
其中pj是步骤3计算的第j个事件的概率；
所述的Sj是步骤4中计算的第j个事件的短期关注趋势；
步骤6：排序
对步骤4得到的概率pj+1排序，排序结果就是事件热点的排序情况。

Claims (6)

1.一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：计算单个事件实时关注度
通过计算得到单个事件的实时关注度；
步骤2：计算事件互相影响度
计算事件互相影响度，并计算考虑了互相影响情况下的实时关注度；
步骤3：所有事件关注度
根据事件关注度计算每个事件的概率；
步骤4：计算短期关注度趋势
通过最近的几个时间周期计算短期关注度趋势；
步骤5：预测
步骤6：排序
对步骤5得到的概率排序，排序结果就是事件热点的排序情况。
2.如权利要求1所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于：所述的步骤1包括下述内容
用下述公式计算某事件a的网络实时关注度k′a
Figure FDA0002419505260000011
其中k′ai是单个网络节点i的关注度，n为整个网络中关注事件a的所有网络节点，
k′ai用下述公式计算
Figure FDA0002419505260000021
其中，kat为该网络节点在t时刻受关注的程度，具体数值从外部输入；
所述的t0为事件a在网络上第一次出现的时刻；
所述的t为当前时刻；
当t＝t0时，为事件a第一次在网络上出现的时刻，此时该事件为孤立时间，因此不作计算。
3.如权利要求2所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于：所述的步骤2包括下述内容
步骤2.1：事件分解
将所有事件按照关联表的要素进行分解，形成矩阵A
Figure FDA0002419505260000022
其中矩阵A的元素auv表示第u个事件的第v维度元素分解，
步骤2.2：查询关联度
对矩阵A中的每列元素，在关联表中查询同列元素中任意两个元素的关联度和查询次数，用bijz表示第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度，其中1≤z≤v，i≠j，i≤m，j≤m，m为网络中关注事件的总数量，
当关联表中有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为关联表中的对应值，如果关联表中没有第i个事件和第j个事件在第z个维度的关联度时，bijz的值为0，
对上述数据梳理，可以得到，对于任意一个事件i可以得到矩阵B和矩阵C
Figure FDA0002419505260000031
以及
Figure FDA0002419505260000032
矩阵B表示网络中其他事件对该节点影响的情况，矩阵B中的每个元素表示第j个事件第v个维度对该节点的影响，
矩阵C为矩阵B的查询次数的汇总，即矩阵C中的每个元素是矩阵B中对应元素的查询次数，
步骤2.3：计算网络实时关注度
用下述公式计算考虑了事件相互影响的网络实时关注度ka
Figure FDA0002419505260000033
4.如权利要求3所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于：所述的步骤3包括下述内容
假设有m个事件需要预测，那么计算m个事件的概率关系
Figure FDA0002419505260000034
其中计算得到的pj是第j个事件的概率；
式中的kj是步骤1中计算得到的单个事件的实时关注度，在步骤1中针对事件a因此得到的实时关注度为ka，当针对的是某具体事件j的时候，得到的就是实时关注度kj。
5.如权利要求4所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于：所述的步骤4包括下述内容
对某个固定节点i，当其关注了某事件a时，可以输入kz1、kz2、kz3…kzg，该g个数值是步骤1中t时刻之前固定时间差的该节点对于事件a的关注度，并且
t-zg＝zg-z(g-1)＝…＝z3-z2＝z2-z1＝Q
其中Q是时间差，由外部输入，g是向前延伸数据个数，由外部输入，
用下述公式计算短期关注度趋势Si，具体步骤如下
以时间为x坐标，以kzg为纵坐标，进行二次曲线拟合，对系数求导得到短期关注度趋势Si，
那么对事件a，则通过下式计算单独事件总短期关注趋势Sa
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6.如权利要求5所述一种互联网热点互相影响情况下的事件预测方法，其特征在于：所述的步骤5包括下述内容
用下述公式预测第j个事件下一时刻的概率pj+1
Figure FDA0002419505260000042
其中pj是前面计算的第j个事件的概率；
所述的Sj是前面中计算的第j个事件的短期关注趋势。
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