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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
摘要：本发明公开了一种网络舆情情感态势量化方法及系统，涉及大数据分析技术领域，该方法包括：制定多模态数据融合策略，收集来自网络的多模态数据，包括文本、图像和视频，对不同模态的数据进行预处理和特征提取，并融合成统一的数据表示；构建构建反映情感信息传播路径和影响范围的图网络模型，分析情感传播模型的输出结果，提取时间序列特征；基于情感传播的时间序列特征，预测未来的情感趋势，量化情感态势并进行可视化展示，基于情感态势量化结果，制定舆情管理和应对策略。本发明通过构建带有情感信息的图网络模型，通过图神经网络GNN进行训练，捕捉情感信息在社交网络中的传播路径和影响范围，提供更准确的情感传播分析。
主权项：1.一种网络舆情情感态势量化方法，其特征在于，该方法包括：制定多模态数据融合策略，收集来自网络的多模态数据，包括文本、图像和视频，对不同模态的数据进行预处理和特征提取，并融合成统一的数据表示；构建构建反映情感信息传播路径和影响范围的图网络模型，分析情感传播模型的输出结果，提取时间序列特征；基于情感传播的时间序列特征，预测未来的情感趋势，量化情感态势并进行可视化展示，基于情感态势量化结果，制定舆情管理和应对策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳研究生院 一种网络舆情情感态势量化方法及系统
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