新闻传播预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了新闻传播预测方法及装置，涉及数据传播领域，方法包括S1构建预测模型，S2获取新闻数据，导入预测模型，S3识别定向的新闻数据的实体和实体关系，并保存到数据库，S4优化传播图谱模块，S5对待预测新闻数据进行预测得到传播路径；装置包括用于获取新闻数据的获取模块、预处理模块、知识图谱模块、数据库、传播图谱模块和显示模块；本方法通过对已发生新闻的实体抽取、关系抽取形成新闻实体数据库、新闻实体关系数据库；根据以上新闻实体数据库和新闻实体关系数据库形成新闻知识图谱和传播图谱，依据传播图谱可有效对对新闻传播路径进行预测，解决了无法对有害新闻进行传播路径预测和阻止传播的效果。路径预测和阻止传播的效果。路径预测和阻止传播的效果。

【技术实现步骤摘要】
新闻传播预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据传播领域，尤其涉及一种新闻传播预测方法及装置。

技术介绍

[0002]在传统的新闻预测方法中，多根据新闻中的关键字进行统计预测，但中文新闻中经常出现多个名词或相近的词同时指代同一新闻事件或新闻人物，仅依据某些关键词则存在对需要预测的新闻无法识别的情况，最终导致对传播路径的预测不准确；同时新闻涉及的传播要素比较多，如新闻创作人、新闻传播媒介、新闻发生的地点、新闻中事件所属的行业领域等往往都会决定新闻的传播路径，传统仅依据新闻中的关键词去进行传播的预测则结果是不精确的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种新闻传播预测方法及装置。
[0004]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：新闻传播预测方法，包括：S1、构建预测模型，预测模型包括知识图谱模块、传播图谱模块和数据库；S2、定向获取新闻数据，并导入预测模型；S3、知识图谱模块识别定向的新闻数据的实体和实体关系，并将识别的实体和实体关系分别保存到数据库的实体库和实体关系库；S4、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.新闻传播预测方法，其特征在于，包括：S1、构建预测模型，预测模型包括知识图谱模块、传播图谱模块和数据库；S2、定向获取新闻数据，并导入预测模型；S3、知识图谱模块识别定向的新闻数据的实体和实体关系，并将识别的实体和实体关系分别保存到数据库的实体库和实体关系库；S4、根据实体和实体关系优化传播图谱模块；S5、待预测新闻数据导入优化后的预测模型进行，得到待预测新闻数据的传播路径。2.根据权利要求1所述的新闻传播预测方法，其特征在于，在S3中包括；S31、通过自然语言处理技术对新闻数据进行分析获得该新闻数据的实体；S32、通过实体对齐和实体消歧技术对实体进行处理，并将其导入数据库的实体库；S33、根据实体在新闻数据中的逻辑关系得到实体关系，并将其导入数据库的实体关系库。3.根据权利要求1所述的新闻传播预测方法，其特征在于，在S4中，传播图谱模块通过实体、实体关系和贝叶斯网络对各传播关系的状态转化概率进行优化。4.根据权利要求3所述的新闻传播预测方法，其特征在于，在S5中，待预测新闻数据导入优化后的预测模型，知识图谱模...

【专利技术属性】
技术研发人员：丛凯，王运鹏，徐彦斌，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：