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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种基于事件态势与用户认知的危机信息推送方法及系统，利用数据挖掘方法来识别用户对危机事件的认知状态，构建完整的危机事件信息库，并通过危机信息与目标用户之间的匹配关系，发现用户存在的信息缺口与极端情绪，有针对性地动态识别信息发送的目标用户以及填补其信息缺口、调整极端情绪的重要信息。由于随着新信息的吸收，用户对危机情境的认知是一种迭代式的、循序渐进的状态，因此本发明会针对用户不断变更的认知而“随机应变”，依据具体的认知需求提供相应的推荐信息，从而对用户认知起到补充或调节作用。

主权项：1.一种基于事件态势与用户认知的危机信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：检索社交媒体中与危机事件相关的关键词，获取社交媒体中所有相关数据及用户数据，并对数据进行预处理；步骤2：危机事件画像，在此基础上建立完整的危机事件信息库；步骤3：社交媒体用户对危机认知画像；建立社交媒体用户对危机认知画像的标签体系，按照原始数据—事实标签—画像标签的路径进行用户画像；所述标签体系分为三个部分：用户基础属性、用户情境属性与用户认知属性；所述用户基础属性包括用户性别、年龄和是否认证信息；所述用户情境属性包括用户的空间属性和行业属性；所述用户认知属性包括用户认知的话题完整性、情绪极端性和观点影响力；其中，为了刻画用户认知的话题完整性，通过判断每位用户生成和获取的社交媒体所包含的话题，来识别用户的话题认知状态，构建用户话题认知矩阵Coguser_为： 其中，n为社交媒体用户数量，k为话题数量，tij表示第i个用户发布的信息在第j个主题上的分布，若存在则为1，否则为0；i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,k；为了刻画用户认知的情绪极端性，对于任一用户，将其在某一话题上的信息集合表示为F＝f1，f2，...，fl，...，fh，识别得到的对应的情感值表示为E＝e1，e2，...，el，...，eh；考虑到时间因素对用户情感的影响，对时间越近的信息赋予越大的权重，信息fl的时间因子ul的定义为： 等式4中，tl是用户获取或发布信息fl的时间，t0是当前时间，α是时间衰减参数，通过实验确定；则用户在该话题上的综合情感倾向与强度为： 其中，el是用户在第l个主题上的情感倾向与强度；利用等式5计算所有用户在各话题上的综合情感倾向与强度，通过构建话题-情感关系矩阵6，来表示用户目前对危机认知的情绪状态： 其中，n为社交媒体用户数量，k为事件话题数量，eij表示第i个用户在第j个话题上的情感倾向与强度；i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,k；为了刻画用户的观点影响力，根据用户近期所发布信息获得的反馈次数来综合计算用户的观点影响力，对于第j个话题，用户社交媒体影响力MIij与用户评论影响力CIij为： 其中，nij、mij分别为用户i在第j个话题上发布的社交媒体数和评论数，MF、MC、CR分别为社交媒体转发数量、社交媒体评论数量和评论回复数量，w1、w2分别为社交媒体转发与社交媒体评论所占的权重，其值由熵权法确定；由此得到该用户在第j个话题上的观点影响力Inij为：Inij＝Iij+Iij9则所有用户的认知影响力分布为： 其中，n为社交媒体用户数量，k为事件话题数量，Inij表示第i个用户在第j个话题上的观点影响力；步骤4：识别出目标用户，通过危机信息与目标用户之间的匹配关系，进行危机信息的敏捷推送。

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