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基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统技术方案

技术编号:29459827 阅读:25 留言:0更新日期:2021-07-27 17:28
本发明专利技术涉及一种基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统,包括用户终端和检测云平台。检测云平台包括评论分析模块、情感分析模块、关系构建模块、内容验证模块和新闻评级模块。检测云平台根据每个社交用户发表的评论内容获取每个社交用户的第一评论信息和第二评论信息;基于所述第一评论信息和所述第二评论信息得到每个社交用户之间的评论相关度,并为不同社交用户构建相应的关联拓扑图,内容验证模块基于所述关联拓扑图和每个社交用户的深层语义特征识别新闻内容的焦点内容,并验证所述焦点内容是否为虚假新闻内容;基于媒体用户的用户影响力和所述虚假新闻内容的转发数据与浏览数据对所述虚假新闻内容的影响力进行评级。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统技术邻域本专利技术涉及新媒体数据分析领域,尤其涉及一种基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统。
技术介绍
新媒体内容作为一种传播速度快、影响广泛的信息源,对于人们的认知和态度会产生巨大的影响。近年来由于传播技术的迅速发展,助长了虚假媒体内容的生成和传播。虚假媒体内容不仅会使媒体的可信度减弱,还可能危害政治和经济等领域,造成不良的社会影响与经济损失,社会秩序的混乱,影响人们的正常生活。传统媒体内容的管控方式主要依赖用户的自发举报及工作人员的人工审核,需耗费大量人力,且此类监控手段具有较强的滞后性,通常举报上来的虚假信息已传播一段时间,并已造成一定的影响,识别效率不高。况且,由于媒体内容中包含大量的内容,常用的人工智能识别方法则通过抽取整条文章序列对媒体内容进行虚假识别,难以聚焦媒体内容有问题的部分,增加了虚假媒体内容识别的复杂度以及识别时提取的数据量。同时,针对检测出的虚假媒体内容,相关部门缺乏科学化的管理方式,难以在舆论形成的初期及时采取有效的措施。
技术实现思路
r>为了解决上述问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统,其特征在于,包括用户终端和检测云平台,检测云平台与用户终端之间具有通信连接;/n检测云平台包括评论分析模块、情感分析模块、关系构建模块、内容验证模块和新闻评级模块;/n评论分析模块对同一新闻内容下不同社交用户通过相应用户终端发表的评论内容进行关键词提取以得到每个社交用户的第一评论信息,并对每个第一评论信息中的元素集合进行对齐以求得每个社交用户之间的元素交集,其中,所述第一评论信息包括多个元素集合,所述元素集合用于表征新闻事件的发生地点、发生时间、涉及的人物和/或组织机构;/n情感分析模块利用情感词典对每个社交用户发表的评论内容进行情感词提取...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的多平台协同新媒体内容监控管理系统,其特征在于,包括用户终端和检测云平台,检测云平台与用户终端之间具有通信连接;
检测云平台包括评论分析模块、情感分析模块、关系构建模块、内容验证模块和新闻评级模块;
评论分析模块对同一新闻内容下不同社交用户通过相应用户终端发表的评论内容进行关键词提取以得到每个社交用户的第一评论信息,并对每个第一评论信息中的元素集合进行对齐以求得每个社交用户之间的元素交集,其中,所述第一评论信息包括多个元素集合,所述元素集合用于表征新闻事件的发生地点、发生时间、涉及的人物和/或组织机构;
情感分析模块利用情感词典对每个社交用户发表的评论内容进行情感词提取以得到每个社交用户的第二评论信息,并从每个社交用户的第二评论信息中提取对应社交用户的情感特征,其中,所述第二评论信息包括多个情感元素词,所述情感元素词用于表征每个社交用户的情感倾向;
关系构建模块基于每个社交用户之间的元素交集和情感相似度确定每个社交用户之间的评论相关度,并将所述评论相关度作为边的权重值为不同社交用户构建相应的关联拓扑图,其中,所述情感相似度由每个社交用户的情感特征对应的特征向量之间的余弦相似度确定;
内容验证模块基于所述关联拓扑图和每个社交用户的深层语义特征识别新闻内容中的焦点内容,并将所述焦点内容输入至验证模型中以判断所述焦点内容是否为虚假新闻内容,并对发表所述虚假新闻内容的媒体用户进行信息溯源以获取所述媒体用户的用户影响力;
新闻评级模块根据媒体用户的用户影响力和所述虚假新闻内容在不同媒体平台中的转发数据与浏览数据对所述虚假新闻内容的影响力进行评级,基于所述评级对应的管理方式对发布所述虚假新闻内容的媒体账户进行管理。


2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述内容验证模块基于所述关联拓扑图和每个社交用户的深层语义特征识别新闻内容中的焦点内容包括:
获取关联拓扑图中每个社交用户之间边的权重值,并将所述权重值与预设阈值进行比较;在所述权重值小于预设阈值时,将所述权重值对应的边从关联拓扑图中删除;
获取与对应社交用户存在关联关系的所有相邻社交用户,对每个社交用户之间边的权重值进行迭代传播直至收敛得到每个社交用户之间的关联评论特征,其中,所述关联关系用于表征对应社交用户之间存在边;
获取对应评论内容包含的每个词汇的词向量,并将每个词汇的词向量顺序输入至双向长短期记忆网络中以获取每个词汇产生的前向隐式状态序列和后向隐式状态序列,将预设时刻的前向隐层状态和后向隐层状态进行拼接并编码以得到每个社交用户的深层语义特征;
基于所述关联评价特征和深层语义特征识别不同社交用户在同一新闻内容中关注的同一焦点内容。


3.根据权利要求1或2所述的系统,其特征在于,所述管理方式包括口头警告、依法撤销和账号封禁。


4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,评论分析模块对同一新闻内容下不同社交用户发表的评论内容进行关键词提取以得到每个社交用户的第一评论信息包括:
评论分析模块评论分析模块对每个社交用户发表的评论内容进行数据处理以过滤评论内容中的无用信息,对...

【专利技术属性】
技术研发人员:不公告发明人
申请(专利权)人:聂佼颖
类型:发明
国别省市:四川;51

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