一种舆情数据推送方法、装置、存储介质和终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种舆情数据推送方法，包括：获取指定用户的网络行为数据，并从网络行为数据中提取与指定用户相关的第一舆情数据；确定第一舆情数据对应的第一舆情类型；抓取与第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定第二舆情数据与第一舆情数据的第一舆情相似度；获取第二舆情数据中第一舆情相似度大于或等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；确定第三舆情数据的第二舆情类型，并确定第二舆情类型与第一舆情类型的第二舆情相似度；将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至指定用户，以根据用户的行为数据自动进行舆情数据的推送。本发明专利技术还提供一种舆情数据推送装置、计算机可读存储介质及终端设备。

【技术实现步骤摘要】
一种舆情数据推送方法、装置、存储介质和终端设备
本专利技术涉及网络信息处理
，尤其涉及一种舆情数据推送方法、装置、计算机可读存储介质和终端设备。
技术介绍
随着互联网技术的飞速发展，网络已经成为反映社会舆情的主要载体之一，越来越多的用户通过互联网来表达观点、看法、态度、意见和情绪等等，为及时、准确了解民众的思想动态，掌握大众需求，舆情监测系统应运而生。舆情监测系统是指利用信息爬取技术和信息挖掘技术，获取网络上的舆情数据，并通过对舆情数据进行统计分析，来得到具体的舆情简报或者分析报告等，以方便人们全面掌握舆情动态，从而做出正确的舆情引导。而现有的舆情监测系统大多只能通过不定向的抓取舆情数据来形成对应的舆情简报或者分析报告，无法方便用户快速、全面地了解其所感兴趣或者所关注的舆情事件。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种舆情数据推送方法、装置、计算机可读存储介质和终端设备，能够根据用户的行为数据自动进行舆情数据的推送，并能够确保舆情数据推送的准确性和有效性。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种舆情数据推送方法，包括：获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；获取所述第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度；将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户。本专利技术实施例的第二方面，提供了一种舆情数据推送装置，包括：第一舆情数据获取模块，用于获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；第一舆情类型确定模块，用于确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；第一舆情相似度确定模块，用于抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；第三舆情数据获取模块，用于获取所述第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；第二舆情相似度确定模块，用于确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度；舆情数据推送模块，用于将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户。本专利技术实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如前述第一方面所述舆情数据推送方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；获取所述第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度；将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，在获取指定用户的网络行为数据后，即可从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据，随后可对所述第一舆情数据进行分析以确定出第一舆情数据对应的第一舆情类型；然后抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所抓取到的第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；进而，可获取第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据，确定第三舆情数据的第二舆情类型，并确定第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度，以将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户，从而实现根据用户行为数据进行舆情数据的自动推送的目的，且在推送过程中还可确保舆情数据推送的有效性和准确性，使得指定用户可对其所关注或者所感兴趣的舆情事件进行快速、全面地了解。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中一种舆情数据推送方法的一个实施例流程图；图2为本专利技术实施例中一种舆情数据推送方法在一个应用场景下获取第一关键词的流程示意图；图3为本专利技术实施例中一种舆情数据推送方法在一个应用场景下确定第二舆情相似度的流程示意图；图4为本专利技术实施例中一种舆情数据推送方法在一个应用场景下训练预设概率主题模型的流程示意图；图5为本专利技术实施例中一种舆情数据推送装置的一个实施例结构图；图6为本专利技术一实施例提供的一种终端设备的示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种舆情数据推送方法、装置、计算机可读存储介质和终端设备，用于根据用户的行为数据自动进行舆情数据的推送，并能够确保舆情数据推送的准确性和有效性。为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例提供了一种舆情数据推送方法，所述舆情数据推送方法，包括：步骤S101、获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；本专利技术实施例中，可实时获取指定用户的网络行为数据，如获取指定用户正在浏览的浏览数据，在获取到指定用户的网络行为数据后，则可从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据，如从所述指定用户正在浏览的浏览数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据。其中，所述浏览数据包括浏览地址和浏览的舆情内容等，因而，本专利技术实施例中，可根据所浏览的舆情内容来提取与所述指定用户相关的第一舆情数据。步骤S102、确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；可以理解的是，在提取出与所述指定用户相关的第一舆情数据后，可根据所述第一舆情数据的舆情内容和/或舆情标题，来确定所述第一舆情数据所对应的第一舆情类型，从而可根据所述指定用户的网络行为数据分析出所述指定用户所关注或者所感兴趣的舆情事件的舆情类型。进一步地，本专利技术实施例中，所述确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型，可以包括：步骤a、将所述第一舆情数据输入至预设概率主题模型中，得到所述第一舆情数据在各主题中的第一概率值，所述主题为舆情数据的舆情内容所表达的主旨；步骤b、将第一概率值大于或者等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种舆情数据推送方法，其特征在于，包括：获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；获取所述第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度；将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户。

【技术特征摘要】
1.一种舆情数据推送方法，其特征在于，包括：获取指定用户的网络行为数据，并从所述网络行为数据中提取与所述指定用户相关的第一舆情数据；确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型；抓取与所述第一舆情类型相关的第二舆情数据，并确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度；获取所述第二舆情数据中第一舆情相似度大于或者等于第一预设相似度阈值的第三舆情数据；确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度；将第二舆情相似度大于或者等于第二预设相似度阈值的第三舆情数据推送至所述指定用户。2.根据权利要求1所述的舆情数据推送方法，其特征在于，所述确定所述第一舆情数据对应的第一舆情类型，包括：将所述第一舆情数据输入至预设概率主题模型中，得到所述第一舆情数据在各主题中的第一概率值，所述主题为舆情数据的舆情内容所表达的主旨；将第一概率值大于或者等于预设概率阈值的主题确定为所述第一舆情数据对应的第一舆情类型。3.根据权利要求2所述的舆情数据推送方法，其特征在于，所述确定所述第三舆情数据的第二舆情类型，并确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度，包括：将所述第三舆情数据输入至所述预设概率主题模型中，得到所述第三舆情数据在各主题中的第二概率值；基于所述第二概率值确定所述第三舆情数据的第二舆情类型；根据所述第一舆情类型对应的第一概率值和所述第二舆情类型对应的第二概率值，确定所述第二舆情类型与所述第一舆情类型的第二舆情相似度。4.根据权利要求2所述的舆情数据推送方法，其特征在于，所述预设概率主题模型通过以下步骤训练得到：预先收集样本舆情数据，所述样本舆情数据为与各舆情事件相关的舆情数据，并统计各样本舆情数据中各词语所对应的主题；根据各词语所对应的主题预先标记各样本舆情数据在各主题中的标准概率值；将各样本舆情数据输入至初始的预设概率主题模型，得到各样本舆情数据在各主题中的训练概率值；计算所述训练概率值与所述标准概率值之间的概率误差；若所述概率误差不满足预设条件，则调整所述预设概率主题模型的模型参数，并将模型参数调整后的预设概率主题模型作为初始的预设概率主题模型，返回执行将各样本舆情数据输入至初始的预设概率主题模型，得到各样本舆情数据在各主题中的训练概率值的步骤以及后续步骤；直到所述概率误差满足预设条件时，确定所述预设概率主题模型训练完成。5.根据权利要求1至4中任一项所述的舆情数据推送方法，其特征在于，所述确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似度，包括：获取所述第二舆情数据的第二关键词和获取所述第一舆情数据的第一关键词；根据所述第一关键词和所述第二关键词，确定所述第二舆情数据与所述第一舆情数据的第一舆情相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴壮伟，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44