[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

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法及系统。

背景技术

在地震发生后，互联网中大量的社交网络信息中既隐含了可用于灾情研判、救援保障等有价值的应急信息；同时也存在数据量庞大、真伪性有待考证、且信息类别多样等问题。针对这些问题已经有很多学者在理论层面和技术层面进行了研究。

在网络信息筛选方面：徐玉萍，刘瑞华制定了竞争情报的信息筛选指标体系，分为时间和内容两个方面，同时具备，缺一不可，其中时间指及时性、新颖性；内容指针对性、相关性、准确性、可靠性。Yanen Li利用Twitter数据及时性强的特点来监测地震这一特定灾害事件，对Twitter进行实时事件研究，提出了基于支持向量机方法，构建了基于相关关键词、信息数量和Twitter上下文的分类模型。

在地震应急信息语义评价方面；2013年，如莫祖英等通过构建网络信息质量评价的指标体系，并采用层次分析法对指标权重进行设置，最终实现了网络信息质量评价模型的构建，为信息质量评价的实施提供了理论框架；2016年，张方浩等研究了基于互联网的地震应急信息分类编码问题，为计算机系统实现灾情信息分类存储、统计查询和分析研判等功能提供技术基础。

在现有技术中，从社交网络上获取到的灾情信息中存在许多的冗余信息、虚假信息，这类信息对地震救援起到干扰作用，但是没有有效的方法区分这些无效信息，同时针对社交网络信息语义评价技术的研究已经日趋成熟，评价方法也非常多；但是还没有一种比较好的方法能兼顾灾情信息分类和评价的精度和时效性，也没有构建完整的用于灾情信息评价的主题词库。

发明内容

为解决现有技术中，尚没有一种比较好的方法能兼顾灾情信息分类和评价的精度和时效性，也没有构建完整的用于灾情信息评价的主题词库的问题，提出一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法及系统。

根据本发明的第一方面，提供一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法，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。

其中，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

其中，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。

根据本发明的第二方面，提供一种社交网络中地震应急信息筛选评价系统，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。

根据本发明的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行上述第一方面的各种可能的实现方式所提供的一种社交网络中地震应急信息筛选评价方法。