[发明专利]一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法及系统在审
申请号: | 201710698083.X | 申请日: | 2017-08-15 |
公开(公告)号: | CN107590196A | 公开(公告)日: | 2018-01-16 |
发明(设计)人: | 张晓东;邹再超;赵晓凤;苏伟;李林;苏晓慧;刘峻明;王庆;赵祖亮 | 申请(专利权)人: | 中国农业大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F17/27;G06Q50/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人: | 王莹,吴欢燕 |
地址: | 100193 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 社交 网络 地震 应急 信息 筛选 评价 方法 系统 | ||
1.一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法,其特征在于,包括:
S1,获取社交网络中的地震应急信息,通过NLPIR中文分词系统对所述地震应急信息进行分词处理,并通过主题词库对所述地震应急信息进行过滤;
S2,使用分类器对过滤后的地震应急信息进行分类;
S3,根据信息评价指标体系,对分类后的所述地震应急信息进行可信度评价和危急度评价。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S1之前还包括基于社交网络中的历史地震应急信息,构建非紧急信息的主题词库。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述S1中通过主题词库对所述地震应急信息进行过滤的步骤具体包括:通过正则表达式的信息处理方式,将所述地震应急信息中与所述主题词库文本匹配成功的信息进行筛选过滤。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分类器为朴素贝叶斯分类器、支持向量机和循环神经网络中的一种。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2中还包括:
构建分类器训练集,对所述训练集中的地震应急信息进行分词,构建向量空间模型,获得所述训练集中的地震应急信息的TF-IDF权重矩阵;
使用所述分类器训练集对所述分类器进行训练。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3中对所述地震应急信息进行可信度评价具体包括:
通过信息内容质量、信息来源质量和信息传播与反馈,通过熵权模型,计算所述地震应急信息的可信度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3中对所述地震应急信息进行危急度评价具体包括:
S31,构建灾情信息危急度评价主题词库;
S32,对所述地震应急信息通过正则表达式和所述危急度评价主题词库进行匹配,获取对应主题词数量和权重值;
S33,通过熵权模型计算出所述灾情信息的危急评价值;
S34,通过危急评价值和阈值进行比对,判断所述地震应急信息的危急度。
8.一种社交网络中地震应急信息筛选评价系统,其特征在于,包括:
预处理模块,用于获取社交网络中的地震应急信息,通过NLPIR中文分词系统对所述地震应急信息进行分词处理,并通过主题词库对所述地震应急信息进行过滤;
信息分类模块:用于使用分类器对过滤后的地震应急信息进行分类;
信息评价模块:用于根据信息评价指标体系,对分类后的所述地震应急信息进行可信度评价和危急度评价。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述方法的步骤。
10.一种社交网络中地震应急信息筛选评价设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器连接的至少一个存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-7中任一所述的方法。
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