CN112579920B - 一种基于事件实现跨时空传播分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于事件实现跨时空传播分析方法，选择需要传播的事件主体，确定该事件主体的发生时间T1和发生地域P1；确定事件主体预进行传播的传播时间T2和传播地域P2；判断传播时间T2与发生时间T1的时间跨度t，以及传播地域P2与发生地域P1的地域跨度K；跨时空传播的可行性分析，当时间跨度t小于阈值T，以及地域跨度K小于阈值P时，则判断该事件主体不具备跨时空传播的可行性；当时间跨度t和地域跨度K其中一个大于其阈值时，则该事件主体具备跨时空传播的可行性，且超过阈值越大其可行性越高，本发明基于时间和空间因素，分析事件的热度。

Description

一种基于事件实现跨时空传播分析方法
技术领域
本发明涉及事件的传播，具体涉及一种基于事件实现跨时空传播分析方法。
背景技术
对于一些事件而言，随着时间或者地域的差异其热度有着明显的差异，例如在本地司空见惯的事物，在另一个地域可能大受欢迎，造成该不同结果的主要原因是由于地域上的差异使得不同人群之间的见识不同。除此之外，在另一种情况中，就是由于时间的差异造成的，例如目前较为流行的汉服文化，就是由于时间差异造成的，这就给事件是否能成为热点事件提供了启发。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于事件实现跨时空传播分析方法，基于时间和空间因素，分析事件的热度。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于事件实现跨时空传播分析方法，该方法包括：
步骤S100：选择需要传播的事件主体，确定该事件主体的发生时间T1和发生地域P1；
步骤S200：确定事件主体预进行传播的传播时间T2和传播地域P2；
步骤S300：判断传播时间T2与发生时间T1的时间跨度t，以及传播地域P2与发生地域P1的地域跨度K；
步骤S400：跨时空传播的可行性分析，包括：
当时间跨度t小于阈值T，以及地域跨度K小于阈值P时，则判断该事件主体不具备跨时空传播的可行性；
当时间跨度t和地域跨度K其中一个大于其阈值时，则该事件主体具备跨时空传播的可行性，且超过阈值越大其可行性越高。
进一步的，所述阈值T的最小取值为该事件主体的发生时间T1开始至该事件主体完全隐没，无人提及时的时间段。
进一步的，所述阈值P的取值为存在文化差异的两地最短距离。
进一步的，所述文化差异最小为市级行政区划。
进一步的，所述事件主体具备跨时空传播的可行性时，则进一步分析该事件的传播热度；
记录事件发生的起始时间t1，以及截止到目前为止的当前时间t2；
S01：基于大数据分析和热度指数评价模型，分析在时间段t1-t2内，该事件随时间t1-t2的热度发展趋势p，并绘制成曲线图；
S02：基于曲线图找出斜率k最大的时间段标记为t2'-t3'，找出t2'-t3'时间段内影响事件热度发展趋势的权重类型Qm，其中m为权重类型数量；
S03：分析时间点t2'前一时间段t1'-t2'内，以及时间点t3'后一时间段t3'-t4'内，影响事件热度发展趋势的权重类型，分别记为Pn和Gj，其中n、j分别表示对于权重类型数量；
S04：热度发展趋势p分析，包括以下三种情况：
(1)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型全部相同，分析各权重的指数变化量，从而得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(2)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数不变，则分析新增或减少的权重类型，得出出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(3)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数也发生变化，则将指数发生变化的部分权重类型与新增或减少的权重类型作为整体进一步分析影响热度发展趋势p变化的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制。
进一步的，所述时间段t2'-t3'采用遍历时间段t1-t2的方式确定斜率k最大的时间段；
所述遍历过程中是根据斜率k变化的最小时间单位作为时间节点依次遍历，对于斜率相同的部分作为一个整体时间段。
进一步的，所述时间t1'-t2'是时间点t2'前斜率k恒定的一段，时间段t3'-t4'是时间点t3'后斜率k恒定的一段。
进一步的，所述S04中(3)的具体步骤为：
S11：列出有变化的权重类型，包括新增或减少的权重类型，以及权重指数发生变化的类型，其中新增的权重类型是时间段t2'-t3'相较于时间段t1'-t2'的增加的权重类型，减少的权重类型是时间段t3'-t4'内相较于时间段t2'-t3'减少的权重类型；
S12：具体分析S01中的权重类型对事件热度发展趋势p的实质影响量，将其由高到低进行排列，从而得出对热度发展趋势p影响最大的权重类型；
S13：并通过调整对热度发展趋势p影响最大的权重类型或按比例调整所有产生变化的权重类型实现事件发展趋势的控制。
进一步的，所述实质影响量包括阅读量和传播量的总和，所述传播量包括转发和引用。
本发明的有益效果是：和传统的事件传播比，本发明中利用时间和空间上的差异，分析事件的热度。
附图说明
图1为本发明传播热度分析方法示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
一种基于事件实现跨时空传播分析方法，该方法包括：
步骤S100：选择需要传播的事件主体，确定该事件主体的发生时间T1和发生地域P1；
步骤S200：确定事件主体预进行传播的传播时间T2和传播地域P2；
步骤S300：判断传播时间T2与发生时间T1的时间跨度t，以及传播地域P2与发生地域P1的地域跨度K；
步骤S400：跨时空传播的可行性分析，包括：
当时间跨度t小于阈值T，以及地域跨度K小于阈值P时，则判断该事件主体不具备跨时空传播的可行性；
当时间跨度t和地域跨度K其中一个大于其阈值时，则该事件主体具备跨时空传播的可行性，且超过阈值越大其可行性越高。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，阈值T的最小取值为该事件主体的发生时间T1开始至该事件主体完全隐没，无人提及时的时间段。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，阈值P的取值为存在文化差异的两地最短距离。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，文化差异最小为市级行政区划。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，事件主体具备跨时空传播的可行性时，则进一步分析该事件的传播热度；
记录事件发生的起始时间t1，以及截止到目前为止的当前时间t2；
S01：基于大数据分析和热度指数评价模型，分析在时间段t1-t2内，该事件随时间t1-t2的热度发展趋势p，并绘制成曲线图，参考图1所示；
S02：基于曲线图找出斜率k最大的时间段标记为t2'-t3'，找出t2'-t3'时间段内影响事件热度发展趋势的权重类型Qm，其中m为权重类型数量；
S03：分析时间点t2'前一时间段t1'-t2'内，以及时间点t3'后一时间段t3'-t4'内，影响事件热度发展趋势的权重类型，分别记为Pn和Gj，其中n、j分别表示对于权重类型数量；
S04：热度发展趋势p分析，包括以下三种情况：
(1)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型全部相同，分析各权重的指数变化量，从而得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(2)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数不变，则分析新增或减少的权重类型，得出出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(3)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数也发生变化，则将指数发生变化的部分权重类型与新增或减少的权重类型作为整体进一步分析影响热度发展趋势p变化的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，时间段t2'-t3'采用遍历时间段t1-t2的方式确定斜率k最大的时间段；
遍历过程中是根据斜率k变化的最小时间单位作为时间节点依次遍历，对于斜率相同的部分作为一个整体时间段。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，时间t1'-t2'是时间点t2'前斜率k恒定的一段，时间段t3'-t4'是时间点t3'后斜率k恒定的一段。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，S04中(3)的具体步骤为：
S11：列出有变化的权重类型，包括新增或减少的权重类型，以及权重指数发生变化的类型，其中新增的权重类型是时间段t2'-t3'相较于时间段t1'-t2'的增加的权重类型，减少的权重类型是时间段t3'-t4'内相较于时间段t2'-t3'减少的权重类型；
S12：具体分析S01中的权重类型对事件热度发展趋势p的实质影响量，将其由高到低进行排列，从而得出对热度发展趋势p影响最大的权重类型；
S13：并通过调整对热度发展趋势p影响最大的权重类型或按比例调整所有产生变化的权重类型实现事件发展趋势的控制。
可选的，一种基于事件实现跨时空传播分析方法，实质影响量包括阅读量和传播量的总和，传播量包括转发和引用。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，该方法包括：
步骤S100：选择需要传播的事件主体，确定该事件主体的发生时间T1和发生地域P1；
步骤S200：确定事件主体预进行传播的传播时间T2和传播地域P2；
步骤S300：判断传播时间T2与发生时间T1的时间跨度t，以及传播地域P2与发生地域P1的地域跨度K；
步骤S400：跨时空传播的可行性分析，包括：
当时间跨度t小于阈值T，以及地域跨度K小于阈值P时，则判断该事件主体不具备跨时空传播的可行性；
当时间跨度t和地域跨度K其中一个大于其阈值时，则该事件主体具备跨时空传播的可行性，且超过阈值越大其可行性越高；
所述事件主体具备跨时空传播的可行性时，则进一步分析该事件的传播热度；
记录事件发生的起始时间t1，以及截止到目前为止的当前时间t2；
S01：基于大数据分析和热度指数评价模型，分析在时间段t1-t2内，该事件随时间t1-t2的热度发展趋势p，并绘制成曲线图；
S02：基于曲线图找出斜率k最大的时间段标记为t2'-t3'，找出t2'-t3'时间段内影响事件热度发展趋势的权重类型Qm，其中m为权重类型数量；
S03：分析时间点t2'前一时间段t1'-t2'内，以及时间点t3'后一时间段t3'-t4'内，影响事件热度发展趋势的权重类型，分别记为Pn和Gj，其中n、j分别表示对于权重类型数量；
S04：热度发展趋势p分析，包括以下三种情况：
(1)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型全部相同，分析各权重的指数变化量，从而得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(2)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数不变，则分析新增或减少的权重类型，得出影响热度发展趋势p的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制；
(3)权重类型Qm与Pn和Gj中的权重类型存在新增或减少，且相同重类型的指数也发生变化，则将指数发生变化的部分权重类型与新增或减少的权重类型作为整体进一步分析影响热度发展趋势p变化的权重类型，并通过调整该权重类型的指数大小实现事件发展趋势的控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述阈值T的最小取值为该事件主体的发生时间T1开始至该事件主体完全隐没，无人提及时的时间段。
3.根据权利要求2所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述阈值P的取值为存在文化差异的两地最短距离。
4.根据权利要求3所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述文化差异最小为市级行政区划。
5.根据权利要求1～4任一项所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述时间段t2'-t3'采用遍历时间段t1-t2的方式确定斜率k最大的时间段；
所述遍历过程中是根据斜率k变化的最小时间单位作为时间节点依次遍历，对于斜率相同的部分作为一个整体时间段。
6.根据权利要求5所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述时间t1'-t2'是时间点t2'前斜率k恒定的一段，时间段t3'-t4'是时间点t3'后斜率k恒定的一段。
7.根据权利要求6所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述S04中(3)的具体步骤为：
S11：列出有变化的权重类型，包括新增或减少的权重类型，以及权重指数发生变化的类型，其中新增的权重类型是时间段t2'-t3'相较于时间段t1'-t2'的增加的权重类型，减少的权重类型是时间段t3'-t4'内相较于时间段t2'-t3'减少的权重类型；
S12：具体分析S01中的权重类型对事件热度发展趋势p的实质影响量，将其由高到低进行排列，从而得出对热度发展趋势p影响最大的权重类型；
S13：并通过调整对热度发展趋势p影响最大的权重类型或按比例调整所有产生变化的权重类型实现事件发展趋势的控制。
8.根据权利要求7所述的一种基于事件实现跨时空传播分析方法，其特征在于，所述实质影响量包括阅读量和传播量的总和，所述传播量包括转发和引用。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106776841A (zh) * 2016-11-28 2017-05-31 福建亿榕信息技术有限公司 一种互联网舆情事件传播指数的获取方法和系统
CN107943905A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 北京锐安科技有限公司 一种热点话题分析方法及系统
CN110263238A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 浙江华坤道威数据科技有限公司 一种基于大数据的舆情聆听系统

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7409721B2 (en) * 2003-01-21 2008-08-05 Symantac Corporation Network risk analysis
US10121156B2 (en) * 2012-12-25 2018-11-06 International Business Machines Corporation Analysis device, analysis program, analysis method, estimation device, estimation program, and estimation method
CN104517020B (zh) * 2013-09-30 2017-10-20 日电（中国）有限公司 用于因果效应分析的特征提取方法和装置
CN104899198A (zh) * 2014-03-04 2015-09-09 苏州工业园区格网信息科技有限公司 基于gis地图的事件时空数据分析方法
CN108475537A (zh) * 2016-01-05 2018-08-31 皇家飞利浦有限公司 用于监测对象的方法和装置
CN107229712A (zh) * 2017-05-27 2017-10-03 中南大学 一种面向公共安全事件信息获取的时空聚类方法
CN108549957B (zh) * 2018-04-11 2021-10-29 中译语通科技股份有限公司 互联网话题趋势辅助预测方法及系统、信息数据处理终端
CN110609824B (zh) * 2019-09-09 2022-09-09 南京师范大学 城市路网环境下基于动态空间网络模型的热点区域检测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106776841A (zh) * 2016-11-28 2017-05-31 福建亿榕信息技术有限公司 一种互联网舆情事件传播指数的获取方法和系统
CN107943905A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 北京锐安科技有限公司 一种热点话题分析方法及系统
CN110263238A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 浙江华坤道威数据科技有限公司 一种基于大数据的舆情聆听系统

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