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龙图腾网恭喜天津戎行集团有限公司申请的专利一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411912365.1，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法是由侯玉柱;赵志庆;王印强;张昊;张雨铭威;张赛男设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络舆情数据监测分析领域，尤其涉及一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法，包括：利用实时网络舆情数据建立网络舆情数据的多级数据特征；利用所述网络舆情数据的多级数据特征基于聚类分析获取实时网络舆情数据的基础归类结果；利用所述实时网络舆情数据的基础归类结果得到网络舆情数据监测处理结果，基于聚类分析，将实时数据的历史语义特征与网络通讯特征分别输出独立比对数据，首选避免了单一语义或单一来源IP的结果误判，其次通过迭代优化流程，改进实施了方案的完整流程性，提升监测效率，且根据方案实施时间逐步扩大聚类分析数据库，改善了方案实施的泛化能力以及对于大批量数据的处理准确性。

本发明授权一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类分析的网络舆情数据监测处理方法，其特征在于，包括：S1、利用实时网络舆情数据建立网络舆情数据的多级数据特征；S1-1、采集实时网络舆情数据；S1-2、利用所述实时网络舆情数据建立网络舆情数据的网络数据特征；S1-2-1、根据所述实时网络舆情数据分别获取对应服务器接口地址与用户本地接口地址；S1-2-2、根据所述服务器接口地址获取对应服务器接口数据量；S1-2-3、根据所述用户本地接口地址获取对应用户本地接口数据量；S1-2-4、根据所述服务器接口地址与用户本地接口地址获取对应当次网络通讯线路；S1-2-5、根据所述当次网络通讯线路获取对应通讯协议；S1-2-6、利用所述服务器接口地址、用户本地接口地址、服务器接口数据量、用户本地接口数据量、当次网络通讯线路与通讯协议作为网络舆情数据的网络数据特征；S1-3、利用所述实时网络舆情数据建立网络舆情数据的舆情语义特征；S1-4、利用所述网络舆情数据的网络数据特征与舆情语义特征作为网络舆情数据的多级数据特征；S2、利用所述网络舆情数据的多级数据特征基于聚类分析获取实时网络舆情数据的基础归类结果；S2-1、利用所述网络舆情数据的多级数据特征对应网络数据特征基于聚类分析得到实时网络舆情数据的基础网络特征归类结果；S2-1-1、根据所述网络舆情数据的多级数据特征对应网络数据特征分别获取对应历史正常网络数据特征与历史异常网络数据特征；S2-1-2、利用所述历史正常网络数据特征作为初始网络数据特征核对验证标签；S2-1-3、利用所述历史异常网络数据特征的服务器接口地址作为异常网络数据特征地址标签；S2-1-4、利用所述历史异常网络数据特征的用户本地接口地址根据用户本地接口地址对应地区基于聚类分析建立历史异常网络数据特征的异常用户本地接口地址区域簇；S2-1-5、利用所述历史异常网络数据特征的服务器接口数据量根据对应时刻建立异常网络数据特征容量标签；S2-1-6、利用所述历史异常网络数据特征的用户本地接口数据量根据对应时刻基于聚类分析建立历史异常网络数据特征的异常用户本地接口数据量时刻簇；S2-1-7、利用所述历史异常网络数据特征的当次网络通讯线路与通讯协议作为异常网络数据特征复核验证标签；S2-1-8、利用所述初始网络数据特征核对验证标签、异常网络数据特征地址标签、异常用户本地接口地址区域簇、异常网络数据特征容量标签、异常用户本地接口数据量时刻簇与异常网络数据特征复核验证标签作为实时网络舆情数据的基础网络特征归类结果；S2-2、利用所述网络舆情数据的多级数据特征对应舆情语义特征基于聚类分析得到实时网络舆情数据的基础舆情语义特征归类结果；S2-2-1、利用所述网络舆情数据的多级数据特征对应舆情语义特征分别获取对应历史正常舆情语义特征与历史异常舆情语义特征；S2-2-2、利用所述历史正常舆情语义特征作为初始舆情语义特征核对验证标签；S2-2-3、利用所述历史异常舆情语义特征的文本关键词汇集根据文本关键词汇集对应各子集基于聚类分析分别得到文本关键词汇集对应各子集的第一文本关键词汇集簇；S2-2-4、利用所述历史正常舆情语义特征的文本关键词汇集根据文本关键词汇集对应各子集基于聚类分析分别得到文本关键词汇集对应各子集的第二文本关键词汇集簇；S2-2-5、判断所述第一文本关键词汇集簇与第二文本关键词汇集簇是否一致，若是，则去除所述第一文本关键词汇集簇中的第二文本关键词汇集簇得到异常舆情语义特征词汇标签，否则，利用所述第一文本关键词汇集簇作为异常舆情语义特征词汇标签；S2-2-6、利用所述历史异常舆情语义特征的文本关键词汇语义序列根据对应时刻基于聚类分析建立第一舆情语义特征时刻标签；S2-2-7、利用所述历史正常舆情语义特征的文本关键词汇语义序列根据对应时刻基于聚类分析建立第二舆情语义特征时刻标签；S2-2-8、判断所述第一舆情语义特征时刻标签与第二舆情语义特征时刻标签是否存在相同时刻，若是，则去除第一舆情语义特征时刻标签中的第二舆情语义特征时刻标签作为异常舆情语义特征时刻标签，否则，利用所述第一舆情语义特征时刻标签作为异常舆情语义特征时刻标签；S2-2-9、利用所述初始舆情语义特征核对验证标签、异常舆情语义特征词汇标签与异常舆情语义特征时刻标签作为实时网络舆情数据的基础舆情语义特征归类结果；S2-3、利用所述实时网络舆情数据的基础网络特征归类结果与基础舆情语义特征归类结果作为实时网络舆情数据的基础归类结果；S3、利用所述实时网络舆情数据的基础归类结果得到网络舆情数据监测处理结果。

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