发明专利 已授权

网络爱国舆情事件跟踪、预测和疏导方法

📄 申请号:CN201911238120.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2019-12-06
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

舆情监测预警, 政府决策支持, 社会治理, 公共安全, 网络空间安全管理

摘要

一种网络爱国舆情事件跟踪、预测和疏导方法,首先使用网络爬虫系统爬取全网热门新闻网站和社交媒体,并通过BERT模型判断话题是否与爱国主义相关,并计算此话题在全网的流行度。系统通过LOF算法来识别突发热点事件,并对事件持续跟踪。使用结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的深度学习方法,将静态属性和动态属性结合使用深度神经网络预测舆情的流行度趋势。根据使用相似历史事件数据训练的神经网络,系统会给出使用者用以疏导舆情的参考应对方案,并预测使用方案后的舆情流行度变化趋势。本发明可以有效跟踪和预测网络上有关爱国主义的舆情。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号:

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220923
✅ 授权
20200612
?? 实质审查的生效 :
20200519
📄 公开

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