一种社群识别和动态跟踪方法与流程

本发明涉及网络信息处理，具体为一种社群识别和动态跟踪方法。

背景技术：

1、社群识别：社群识别是在社交网络中识别出具有相似属性或行为的用户集合的过程。这些社群可以基于许多不同的特性，例如用户的共享兴趣、地理位置、相互作用频率等。在实际应用中，社群识别可以帮助我们理解社交网络的结构，例如，哪些用户群体在一起形成了社区，哪些社区在一起形成了更大的群体等。这对于许多任务，如个性化推荐、广告投放、信息传播分析等，都是非常有用的。

2、动态跟踪：由于社交网络是随时间不断变化的，动态跟踪是跟踪和理解这些变化的过程。例如，用户可能会改变他们的行为，新的社群可能会出现，旧的社群可能会消失，信息传播的路径可能会改变等。动态跟踪可以帮助我们理解这些变化，并预测未来的趋势。这对于许多任务，如预测热点事件、监测社区健康、理解信息传播动态等，都是非常有用的。

3、社群识别和动态跟踪技术涉及以下环节：数据采集与预处理、特征提取、用户分组、社群划分和解释、社群变化分析。这些环节都是迭代进行的，需要根据实际需求和数据特点进行调整和优化。同时，由于社交网络和社交媒体的复杂性和不断变化的特点，社群识别和动态跟踪技术也在不断发展和演进。

4、社群识别和动态跟踪技术在实践中面临以下一些缺点：1、数据获取限制：很难完整获取用于社群识别相关的社媒数据。2、高维数据处理：社交网络数据通常具有高维特征，包括用户属性、内容特征和互动特征等。处理和分析高维数据可能需要大量的计算资源和时间。某些算法和方法可能在大规模数据集上表现出较高的计算复杂度。3、算法选择和参数调整：选择合适的社群识别和动态跟踪算法可能是一个挑战。不同算法在不同数据集和场景下的表现可能会有所不同，需要根据具体情况进行选择和调整参数。算法的准确性和鲁棒性可能会受到算法选择和参数设置的影响。4、演化和动态性：社交网络和社交媒体的特点之一是其动态性和快速变化。社群识别和动态跟踪技术需要能够适应数据的演化和变化，并进行持续的更新和调整。较早的技术可能无法充分应对社交网络的动态性。

5、在实际应用中，需要综合考虑这些缺点，并结合具体需求和场景来选择适当的方法和技术。同时，不断的研究和技术进步可以帮助克服这些缺点，并提高社群识别和动态跟踪的准确性和效果。

技术实现思路

1、鉴于现有技术中所存在的问题，本发明公开了一种社群识别和动态跟踪方法，包括步骤如下：

2、步骤一、数据收集和预处理：从社交媒体平台采集选定范围内的帖子、评论、用户信息、关注用户列表、转发用户列表，并对采集的数据进行处理，包括去除噪声、去除缺失值和异常值、分词、词干处理等；

3、步骤二、特征提取：提取用户行为特征、文本特征、用户属性特征、实体情感特征；

4、步骤三、相似性度量：

5、(1)使用余弦相似度来计算用户行为特征之间的相似度；

6、(2)使用余弦相似度计算文本特征，较大的余弦相似度表示文本特征更相似；

7、(3)使用jaccard相似度计算用户属性特征，jaccard相似度值接近1表示用户属性特征更相似；

8、(4)使用余弦相似度计算实体情感特征，余弦相似度值接近1表示实体情感特征更相似；

9、步骤四、用户分组：使用k-means聚类算法对用户进行分组，调整相似性阈值、聚类数量；

10、步骤五、社群划分和解释：将识别出的社群和动态跟踪结果进行可视化，以便更好地理解和解释社群结构和变化，可以使用图表、网络图、热图等方式展示结果，以及提供解释和洞察；

11、步骤六、动态跟踪：设置跟踪周期，重新采集跟踪数据，重新进行社群识别，分析社群变化，跟踪和记录变化，生成报告。

12、作为本发明的一种优选方案，步骤二所述用户行为特征具体为从数据中提取发帖数、评论数、转发数，反映用户在社媒平台上的活跃程度；文本特征具体为使用词袋模型将用户的主贴、评论文本转换为数值特征；用户属性特征具体为提取用户的身份、国家、媒体属性、内容分类，用于描述用户的属性信息；实体情感特征具体为设定对应的实体，根据文本判断对应实体的情感倾向。

13、本发明的有益效果：本发明提供的跟踪方法能够较好的采集并利用现有的社交媒体的高维数据，把社媒数据从高维到低维的降维，减少数据维度，有效提高计算效率；通过降维可以识别最具信息量的特征，充分挖掘高维数据中的有效信息，提高海外社群识别的准确性和可靠性。此外，通过选择合适的社群识别算法及动态跟踪算法，并且调整合适的参数，实现对社群相关的社媒数据的全面抓取，能够有效的识别并动态跟踪海外社群，为政府和企业客户提供更好的海外社群识别和跟踪服务，有助于降低潜在舆情风险，保障社会稳定，更好的对产品进行营销。

技术特征：

1.一种社群识别和动态跟踪方法，其特征在于，包括步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种社群识别和动态跟踪方法，其特征在于：步骤一对采集数据所进行的处理包括去除噪声、去除缺失值和异常值、分词、词干处理。

3.根据权利要求1所述的一种社群识别和动态跟踪方法，其特征在于：步骤二所述用户行为特征具体为从数据中提取发帖数、评论数、转发数，反映用户在社媒平台上的活跃程度；文本特征具体为使用词袋模型将用户的主贴、评论文本转换为数值特征；用户属性特征具体为提取用户的身份、国家、媒体属性、内容分类，用于描述用户的属性信息；实体情感特征具体为设定对应的实体，根据文本判断对应实体的情感倾向。

4.根据权利要求1所述的一种社群识别和动态跟踪方法，其特征在于：步骤五中采用图表、网络图、热图中的任意一种方式展示社群和动态跟踪结果，以实现结果的可视化，及提供解释和洞察。

技术总结
本发明涉及一种社群识别和动态跟踪方法。本发明提供的跟踪方法能够较好的采集并利用现有的社交媒体的高维数据，把社媒数据从高维到低维的降维，减少数据维度，有效提高计算效率；通过降维可以识别最具信息量的特征，充分挖掘高维数据中的有效信息，提高海外社群识别的准确性和可靠性。此外，通过选择合适的社群识别算法及动态跟踪算法，并且调整合适的参数，实现对社群相关的社媒数据的全面抓取，能够有效的识别并动态跟踪海外社群，为政府和企业客户提供更好的海外社群识别和跟踪服务，有助于降低潜在舆情风险，保障社会稳定，更好的对产品进行营销。

技术研发人员：王垒,叶呈成,王波
受保护的技术使用者：广东数源智汇科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8