用于從社交媒體中識(shí)別、監(jiān)控和排名事件的系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明一般涉及社交媒體分析的領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 社交媒體提供了關(guān)于城市正在發(fā)生的事件的信息的良好和不斷更新的來(lái)源，這些 事件例如是騷亂、演唱會(huì)、交通等。這些事件或事故可包括涉及固定地理區(qū)域內(nèi)成群的參與 者的活動(dòng)。另外，社交媒體提供了獨(dú)特的視角以根據(jù)諸如未固定位置的移動(dòng)傳感器的元件、 社交網(wǎng)絡(luò)特征和人類感知來(lái)實(shí)現(xiàn)情境感知,例如社會(huì)影響的直接評(píng)估。
[0003] 通常，情境感知是根據(jù)物理傳感器計(jì)算的，而不是獲取人們的感知。在事件的過(guò)程 中，人們對(duì)于不同因素的感知，例如安全事故的危急程度（criticality)、演唱會(huì)的用戶參 與等，可產(chǎn)生變化。然而，缺乏對(duì)城市中的事件針對(duì)用戶所選擇的興趣度量在現(xiàn)在的時(shí)間和 不久的將來(lái)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和排名是成問(wèn)題的。能夠提供這種事件的監(jiān)控和排名的系統(tǒng)，包括 預(yù)計(jì)未來(lái)的事件的排名，可極大地幫助執(zhí)行資源分配和例如城市管理者和/或警察的迅速 行動(dòng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 提供了一種用于從社交媒體中識(shí)別、監(jiān)控和對(duì)事件排名的新的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng) 和方法。該方法可包括從社交媒體流中檢測(cè)事件并持續(xù)地監(jiān)控事件，計(jì)算每個(gè)事件的當(dāng)前 分?jǐn)?shù)，確定表示每個(gè)事件的預(yù)期演變的預(yù)計(jì)分?jǐn)?shù)，根據(jù)事件的當(dāng)前分?jǐn)?shù)而對(duì)事件進(jìn)行排名， 根據(jù)事件的預(yù)計(jì)分?jǐn)?shù)而預(yù)測(cè)事件的排名，響應(yīng)于從社交媒體流中檢測(cè)到的關(guān)于事件的新輸 入，更新所預(yù)測(cè)的排名。
[0005] 該系統(tǒng)可包括存儲(chǔ)器設(shè)備、顯示器設(shè)備和連接到存儲(chǔ)器設(shè)備的硬件處理器，該處 理器被配置為：從社交媒體流中檢測(cè)事件并持續(xù)地監(jiān)控事件，計(jì)算每個(gè)事件的當(dāng)前分?jǐn)?shù)，確 定表示每個(gè)事件的預(yù)期演變的預(yù)計(jì)分?jǐn)?shù)，根據(jù)事件的當(dāng)前分?jǐn)?shù)而對(duì)事件進(jìn)行排名，根據(jù)事 件的預(yù)計(jì)分?jǐn)?shù)而預(yù)測(cè)事件的排名，響應(yīng)于從社交媒體流中檢測(cè)到的關(guān)于事件的新輸入，更 新所預(yù)測(cè)的排名。
[0006] 在一個(gè)方面，當(dāng)前分?jǐn)?shù)根據(jù)事件的特性計(jì)算，該特性包括社會(huì)影響評(píng)估、用戶的動(dòng) 態(tài)位置、人類感知和社交網(wǎng)絡(luò)特征中的一個(gè)或多個(gè)。在一個(gè)方面，當(dāng)前分?jǐn)?shù)根據(jù)事件的類型 和/或其演變是已知的類似事件并使用一個(gè)或多個(gè)擴(kuò)散模型來(lái)計(jì)算。在一個(gè)方面，更新所 預(yù)測(cè)的排名至少包括用戶提供關(guān)于事件的實(shí)時(shí)反饋，其影響事件的當(dāng)前狀態(tài)的預(yù)測(cè)并通過(guò) 所考慮的擴(kuò)散模型影響事件的預(yù)期演變。在一個(gè)方面，更新所預(yù)測(cè)的排名基于一個(gè)或多個(gè) 擴(kuò)散模型并基于事件的預(yù)期演變自動(dòng)地執(zhí)行。在一個(gè)方面，所預(yù)測(cè)的排名被顯示在顯示器 設(shè)備上。
【附圖說(shuō)明】
[0007] 圖1是一個(gè)實(shí)施例中的本公開的示例性系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；
[0008] 圖2是表示一個(gè)實(shí)施例中的創(chuàng)造性方法的流程的流程圖；
[0009] 圖3是示例性的顯示屏；
[0010]圖4是一個(gè)實(shí)施例中的示例性擴(kuò)散模型；
[0011] 圖5是一個(gè)實(shí)施例中的示例性示意性系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
【具體實(shí)施方式】
[0012] 提供了用于從社交媒體中檢測(cè)、監(jiān)控和排名事件的系統(tǒng)和方法的實(shí)施例。排名包 括當(dāng)前排名和預(yù)計(jì)排名，以使得創(chuàng)造性的系統(tǒng)和方法能夠輸出（例如顯示）事件的排名列 表以及事件的未來(lái)排名的預(yù)計(jì)。在一個(gè)實(shí)施例中，該系統(tǒng)和方法可以確定事件的當(dāng)前排名 重要性和/或危急程度，并可使用該信息以預(yù)測(cè)事件的未來(lái)危急程度，包括預(yù)測(cè)事件的危 急程度何時(shí)會(huì)發(fā)生變化。
[0013]圖1示出了在其中運(yùn)行本方法的計(jì)算或移動(dòng)設(shè)備計(jì)算系統(tǒng)體系100的示例性硬件 配置。該硬件配置優(yōu)選地具有至少一個(gè)處理器或中央處理單元（CPU) 111。CPU111通過(guò)系 統(tǒng)總線112連接到隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM) 114、只讀存儲(chǔ)器（ROM) 116、輸入/輸出（I/O)適配 器118 (用于將諸如磁盤單元121和磁帶驅(qū)動(dòng)器140的外部設(shè)備連接到總線112)、用戶接口 適配器122 (用于將鍵盤124、鼠標(biāo)126、揚(yáng)聲器128、磁盤驅(qū)動(dòng)設(shè)備132和/或其它用戶接口 設(shè)備連接到總線112)、用于將系統(tǒng)100連接到數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)（LAN) 等的通信適配器134、以及用于將總線112連接到顯示器設(shè)備138和/或打印機(jī)139 (例如 數(shù)碼打印機(jī)等）的顯示適配器136。
[0014] 在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算系統(tǒng)100被編程以執(zhí)行圖2所示的方法處理步驟。例如，數(shù) 據(jù)可被存儲(chǔ)在RAM114和/或磁盤單元121或磁帶驅(qū)動(dòng)器140中。CPU111可執(zhí)行諸如事 件評(píng)分、事件排名等的方法處理步驟。
[0015] 系統(tǒng)和方法的實(shí)施例可使用例如來(lái)自推特、博客、文本消息、網(wǎng)頁(yè)等的社交媒體文 本和數(shù)據(jù)及其獨(dú)特的傳感器來(lái)運(yùn)行。一種類型的傳感器包括物理傳感器，諸如攝像機(jī)、天氣 傳感器、交通傳感器等。此外，可以從社交媒體中感知信息。該信息可例如使用文本內(nèi)容的 自然編程語(yǔ)言（NPL)分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、圖像分析和情感分析來(lái)進(jìn)行分析。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析 例如可包括時(shí)空網(wǎng)絡(luò)分析。圖像分析例如可包括附帶有文本或與文本相關(guān)聯(lián)的照片和其它 圖像的分析。社交媒體添加了新維度的信息；各種傳感器可提供社會(huì)影響的直接評(píng)估，充當(dāng) 沒有固定位置的移動(dòng)傳感器，和/或基于人類感知而提供社交網(wǎng)絡(luò)特征。
[0016] 此外，事件或事故的檢測(cè)可使用推特內(nèi)容的文本分析和推特的時(shí)空網(wǎng)絡(luò)分析（諸 如區(qū)域中報(bào)道事件的推特?cái)?shù)量）實(shí)現(xiàn)。此外，可使用可能的圖片附件的圖像分析和/或推 特文本的情感分析?？蛇x地，事件可通過(guò)其它源來(lái)檢測(cè)，諸如緊急服務(wù)的呼叫（E-911)或現(xiàn) 場(chǎng)攝像機(jī)，在這種情況下，事件被人工地記錄在系統(tǒng)中，事件的對(duì)應(yīng)區(qū)域隨后被系統(tǒng)主動(dòng)地 監(jiān)控以從與該事件有關(guān)的社交媒體中獲得進(jìn)入的信息。
[0017] 事件的危急程度的評(píng)估可以使用社交媒體用下面詳細(xì)討論的危急程度的擴(kuò)散模 型來(lái)執(zhí)行。上述的社交媒體傳感器的特殊特性可用于調(diào)節(jié)緊急情況的危急程度/擴(kuò)散的參 數(shù)，諸如森林火災(zāi)模型的擴(kuò)散概率。NLP分析可用于確定環(huán)境。通過(guò)圖像分析和/或情感分 析獲得的數(shù)據(jù)也可在評(píng)估中使用。事件的危急程度可以被計(jì)算為與被監(jiān)控事件有關(guān)的各種 輸入的函數(shù)，諸如事件類型（某些事件可以被認(rèn)為比其它事件更危險(xiǎn)）、相關(guān)推特的數(shù)量及 其內(nèi)容、在系統(tǒng)中記錄的類似歷史事件（例如歷史有關(guān)事件）的危急程度（這些事件如何 發(fā)展、在事件的演變過(guò)程中有多嚴(yán)重等）、推特的情感分析、在時(shí)間窗口內(nèi)報(bào)告事件的人數(shù) 等。
[0018] 圖2示出了本發(fā)明的示例性方法。首先在步驟S1，例如通過(guò)對(duì)涉及同一事件的推 特進(jìn)行聚類來(lái)進(jìn)行事件檢測(cè)。這可以通過(guò)所接收的推特的文本分析來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以利用概 念本體來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外，連同事件檢測(cè)一起，發(fā)生事件監(jiān)控，以使得在步驟S1最初檢測(cè)到的事 件可在檢測(cè)到后立即被監(jiān)控，直到它們變得不重要。所檢測(cè)和/或監(jiān)控的事件可被成為"事 件"。
[0019] 在步驟S2,系統(tǒng)例如通過(guò)計(jì)算"當(dāng)前分?jǐn)?shù)"來(lái)執(zhí)行對(duì)每個(gè)事件的評(píng)分，系統(tǒng)（可選 地）計(jì)算每個(gè)事件的時(shí)間輪廓（profile)。在步驟S2計(jì)算的分?jǐn)?shù)注重所監(jiān)控的事件A的當(dāng) 前狀態(tài)，因?yàn)殛P(guān)于事件A的信息只實(shí)時(shí)到來(lái)，并且該實(shí)時(shí)信息用于維持該事件如何發(fā)展。事 件的分?jǐn)?shù)可以考慮來(lái)自社交媒體傳感器的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算，該數(shù)據(jù)可包括諸如社會(huì)影響評(píng)估、 用戶的動(dòng)態(tài)位置、人類感知、社交網(wǎng)絡(luò)特征等的特性。例如，事件的社會(huì)影響可基于事件對(duì) 公民的預(yù)期效果來(lái)測(cè)量。因此，武裝搶劫將被認(rèn)為比無(wú)傷亡的交通事故更重要。警察根據(jù) 各種事件的重要性而對(duì)這些事件確定優(yōu)先級(jí)，該優(yōu)先級(jí)可被提供作為系統(tǒng)評(píng)估社會(huì)影響的 輸入。作為對(duì)事件的分?jǐn)?shù)的另一個(gè)貢獻(xiàn)因子，人們關(guān)于事件的感知可例如通過(guò)對(duì)所接收的 推特執(zhí)行情感分析、通過(guò)計(jì)算用戶與所報(bào)道的事件的接近程度等來(lái)計(jì)算。對(duì)所接收的推特 的情感分析可以例如基于用戶所使用的文字、諸如出現(xiàn)在文本中的驚嘆號(hào)的任何標(biāo)點(diǎn)符號(hào) 等。
[0020] 上述的每一個(gè)因子可被分配一個(gè)權(quán)重，事件的總分?jǐn)?shù)可以被計(jì)算為不同貢獻(xiàn)因子 的加權(quán)和。分?jǐn)?shù)還可根據(jù)事件的類型計(jì)算，諸如騷亂、音樂(lè)會(huì)，火災(zāi)等。事件的時(shí)間輪廓可 根據(jù)關(guān)于事件的通過(guò)社交媒體變得可用的信息實(shí)時(shí)地計(jì)算（作為可選的步驟）。當(dāng)新的關(guān) 于事件的信息可用時(shí)，事件的分?jǐn)?shù)被重新計(jì)算，事件的分?jǐn)?shù)的演變被記錄，從而創(chuàng)建捕獲事 件的演變的時(shí)間輪廓。
[0021] 在步驟S3,系統(tǒng)或者通過(guò)將事件的時(shí)間輪廓（在S2中計(jì)算的）與擴(kuò)散模型或者 與在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史有關(guān)事件相匹配或者通過(guò)將事件的當(dāng)前分?jǐn)?shù)及時(shí)定位到擴(kuò)散模 型（或歷史事件）來(lái)執(zhí)行時(shí)間輪廓匹配。例如，事件的時(shí)間輪廓可用于確定在知識(shí)庫(kù)中是 否存在具