【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术是一种网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统，该系统具有：信息融合单元，对网络社会事件数据的多模态特性进行融合，用于获得社会事件的多模态数据的融合信息，构建跨社会事件的多模态数据的语义描述模型；跟踪单元与信息融合单元连接，基于跨社会事件的多模态数据语义描述模型，面对包含丰富多媒体信息的网络内容，针对网络社会事件具有的跨模态属性、跨平台属性和跨时空属性，获得社会事件在各个属性上的语义关联跟踪数据；分析与预测单元与跟踪单元连接，基于语义关联跟踪数据，获得基于社会事件的全局态势分析与预测数据。【专利说明】网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统
本专利技术属于网络社会事件的关联跟踪与预测
，涉及一种关于网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测框架体系。
技术介绍
随着互联网的快速普及，网络已经成为大多数人生活中不可或缺的工具。网民数量正在快速的增长，逐渐成为一个庞大的群体，根据中国互联网络发展状况统计报告显示，截至2012年12月底，中国网页数量为1227亿个，比2011年同期增长41.7%。以上统计数...
【技术保护点】
一种网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统，其特征在于，该系统包括：信息融合单元，对网络社会事件数据的多模态特性进行融合，使用自然语言理解和图像与视频处理分析技术，用于获得社会事件的多模态数据的融合信息，构建跨社会事件的多模态数据的语义描述模型；跟踪单元与信息融合单元连接，基于跨社会事件的多模态数据语义描述模型，面对包含丰富多媒体信息的网络内容，针对网络社会事件具有的跨模态属性、跨平台属性和跨时空属性，结合协同关联跟踪技术，获得社会事件在各个属性上的语义关联跟踪数据；分析与预测单元与跟踪单元连接，基于语义关联跟踪数据，得到一个社会事件随着时间发展的整个过程信息，...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐常胜，张天柱，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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