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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京知微孚瑞利信息科技有限公司申請的專利一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119003846B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410922061.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/909；該發(fā)明授權(quán)一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法及系統(tǒng)是由于永添;洪佩瑤;杜小明設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-07-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、情感分析模塊、社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析模塊、地理位置分析模塊、監(jiān)測模塊和輿論導(dǎo)向預(yù)測模塊，數(shù)據(jù)采集模塊包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)清洗單元和數(shù)據(jù)存儲單元，本發(fā)明的有益效果為：在對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析的同時結(jié)合地理位置信息和用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對輿情的多維度、多角度的全面分析，提高了輿情分析的深度和廣度，從多個社交網(wǎng)絡(luò)平臺實時采集數(shù)據(jù)，覆蓋面更廣，提高了輿情監(jiān)測的全面性和客觀性，通過建立實時監(jiān)測系統(tǒng)和預(yù)測模型，能夠自動化地收集、處理和分析輿情數(shù)據(jù)，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù)，提高了輿情監(jiān)測的自動化程度和智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于互聯(lián)網(wǎng)事件的品牌輿情監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲和API接口從主要社交網(wǎng)絡(luò)平臺實時采集用戶發(fā)布的與目標(biāo)事件相關(guān)的文本、圖片、視頻和地理位置信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)； 步驟二，使用NLP算法對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，分類出正面、負(fù)面和中立的情感極性，通過面部表情和語音語調(diào)對面部表情和語音語調(diào)進(jìn)行分析，輔助文本情感分析結(jié)果； 步驟三，基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶之間的關(guān)系圖，識別出各個用戶之間的連接關(guān)系，分析用戶關(guān)系圖，利用圖算法識別出意見領(lǐng)袖和關(guān)鍵傳播節(jié)點； 步驟四，將用戶的地理位置信息與情感分析結(jié)果進(jìn)行整合，標(biāo)記每個位置上用戶的情感極性，通過地理信息系統(tǒng)工具，對不同區(qū)域的正面和負(fù)面情感進(jìn)行統(tǒng)計分析，識別出特定區(qū)域的輿論導(dǎo)向； 步驟五，實時接收、處理和分析新的數(shù)據(jù)，動態(tài)追蹤正面和負(fù)面情感的變化趨勢，識別情感變化的關(guān)鍵時間點； 步驟六，結(jié)合用于關(guān)系圖和地理位置數(shù)據(jù)，分析正面和負(fù)面情感的傳播途徑，識別情感傳播的關(guān)鍵節(jié)點和區(qū)域，構(gòu)建輿論導(dǎo)向預(yù)測模型，綜合考慮正面和負(fù)面情感的影響力，計算輿論導(dǎo)向指數(shù)，生成區(qū)域輿論導(dǎo)向熱力圖，對輿論導(dǎo)向進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)實時監(jiān)測結(jié)果的反饋，動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù)； 其中，所述輿論導(dǎo)向模型可通過以下算法體現(xiàn)： 當(dāng)，表明正面情感的影響力占據(jù)主導(dǎo)，整體輿論導(dǎo)向正面，當(dāng)，表明正面和負(fù)面情感的影響力相當(dāng)，輿論導(dǎo)向中性，當(dāng)，表明負(fù)面情感的影響力占據(jù)主導(dǎo)，整體輿論導(dǎo)向負(fù)面； 其中，和分別表示正面情感用戶和負(fù)面情感用戶的數(shù)量，表示第個正面情感用戶在時間t的情感強(qiáng)度，表示第個正面情感用戶的影響力權(quán)重，表示第個正面情感用戶的地理位置權(quán)重，表示第個正面情感用戶的互動頻率，表示第個正面情感用戶在時間t的總互動影響指數(shù)，表示第個負(fù)面情感用戶在時間t的情感強(qiáng)度，表示第個負(fù)面情感用戶的影響力權(quán)重，表示第個負(fù)面情感用戶的地理位置權(quán)重，表示第個負(fù)面情感用戶的互動頻率，為情感擴(kuò)散函數(shù)。

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