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申请/专利权人：快页信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种网络观点数据预警方法、装置及介质，涉及网络观点数据分析处理方法技术领域，包括以下步骤：基于目标观点主题采集网络观点数据，并通过自然语言处理技术对文本进行清洗、去重处理，基于来源主体对获取的观点数据独立进行整合获得n个观点数据集；对各个观点数据集进行多维分析，并整合计算各个观点数据集分析权重Kf，其中分析权重表示各个观点数据集中包含的观点数据对目标观点的情况分析的影响程度。本发明确保采集的观点分析数据集可以满足业务分析决策的综合性和全面性需求，既避免采集的观点数据质量问题导致分析结果偏差，同时避免采集海量数据影响系统运行。

主权项：1.一种网络观点数据预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：基于目标观点主题采集网络观点数据，并通过自然语言处理技术对文本进行清洗、去重处理，基于来源主体对获取的观点数据独立进行整合获得n个观点数据集；S02：对各个观点数据集进行多维分析，并整合计算各个观点数据集分析权重Kf，其中分析权重表示各个观点数据集中包含的观点数据对目标观点的情况分析的影响程度；S03：基于分析权重Kf整合计算各个观点数据集的分析系数，并基于分析系数采集各个观点数据集中的观点数据，整合获得观点分析数据集；S04：预先构建的情感词典，其中情感词典包含了一系列情感词汇并对每个情感词汇赋予一个情感极性，其中情感极性表示该情感词汇所表达的情感倾向，情感极性包括正面、负面以及中性；S05：计算观点分析数据集中各观点分析数据中包含的情感极性对应的情感词汇数量，分析各观点分析数据的情感极性，对观点分析数据进行整合分析并生成观点报告；所述步骤S02中对各个观点数据集进行多维分析，并整合计算各个观点数据集影响权重具体包括：S02.1：对各观点数据集的来源主体进行识别，采集来源特征因数并计算来源特征权重Ka，其中来源特征权重表示各观点数据集的来源主体对目标观点的情况分析的影响程度；S02.2：对各观点数据集中的观点数据进行识别，采集观点数据集中的整体观点数据质量特征因素并计算质量特征权重Kz，其中质量特征权重表示各观点数据集中包括的观点数据质量对目标观点的情况分析的影响程度；S02.3：计算分析权重Kf，其中Kf＝μ1*Ka+μ2*Kz，且μ1、μ2表示各观点数据集中来源特征权重和质量特征权重影响程度系数，且μ1+μ2＝1；所述采集来源特征因数并计算来源特征权重Ka具体为：采集观点数据集中观点数据对应的IP用户数量S，以及观点数据对应的不重复IP用户数量Sp，其中不重复IP用户数量Sp为在对观点数据对应的IP用户数量统计时重复IP用户不进行重复统计；计算一级来源特征比重Ka1，其中采集各个观点数据集对应来源主体的全部流量数据Q，并对来源主体的全部流量数据Q进行分析获取直接流量数据Qy，其中直接流量数据为用户直接访问来源主体的流量数据；计算二级来源特征比重Ka2，其中计算来源特征权重Ka，其中Ka＝Ka1+Ka2；采集观点数据集中的整体观点数据质量特征因素并计算质量特征权重Kz具体为：采集目标观点数据集中各观点数据的浏览量Ly以及互动量Ld；计算一级质量特征比重Kz1，其中设置观点数据字数常量阈值Se，采集观点数据集中各观点数据的字数以及观点数据集中观点数据总体数量X；将各观点数据字数与字数常量阈值Se进行比较分析，获取观点数据字数大于字数常量阈值Se的观点数据Sd，计算二级质量特征比重Kz2，其中计算质量特征权重Kz，其中Kz＝Kz1+Kz2，基于分析权重Kf整合计算各个观点数据集的分析系数具体包括以下步骤：采集各个观点数据集中的观点数据数量并记录为Xi,其中i∈1、2、3..n；计算分析权重Kf对应观点数据集的比重系数Ri；其中比重系数Ri的计算公式为：基于比重系数整合计算观点数据集分析系数Wi，并计算观点分析数据的整体数量We； 观点数据集分析系数Wi表示第i个观点数据集中采集的观点分析数据的数量，n表示观点数据集的数量；计算各个观点数据集分析权重并整合计算各个观点数据集的分析系数，基于各个观点数据集的分析系数在对应的观点数据集中采集相应数量的观点数据，然后进行整合获取预期分析数据集。

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