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龍圖騰網恭喜天津戎行集團有限公司申請的專利一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119357402B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411912365.1，技術領域涉及：G06F16/355；該發明授權一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法是由侯玉柱;趙志慶;王印強;張昊;張雨銘威;張賽男設計研發完成，并于2024-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及網絡輿情數據監測分析領域，尤其涉及一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法，包括：利用實時網絡輿情數據建立網絡輿情數據的多級數據特征；利用所述網絡輿情數據的多級數據特征基于聚類分析獲取實時網絡輿情數據的基礎歸類結果；利用所述實時網絡輿情數據的基礎歸類結果得到網絡輿情數據監測處理結果，基于聚類分析，將實時數據的歷史語義特征與網絡通訊特征分別輸出獨立比對數據，首選避免了單一語義或單一來源IP的結果誤判，其次通過迭代優化流程，改進實施了方案的完整流程性，提升監測效率，且根據方案實施時間逐步擴大聚類分析數據庫，改善了方案實施的泛化能力以及對于大批量數據的處理準確性。

本發明授權一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聚類分析的網絡輿情數據監測處理方法，其特征在于，包括：S1、利用實時網絡輿情數據建立網絡輿情數據的多級數據特征；S1-1、采集實時網絡輿情數據；S1-2、利用所述實時網絡輿情數據建立網絡輿情數據的網絡數據特征；S1-2-1、根據所述實時網絡輿情數據分別獲取對應服務器接口地址與用戶本地接口地址；S1-2-2、根據所述服務器接口地址獲取對應服務器接口數據量；S1-2-3、根據所述用戶本地接口地址獲取對應用戶本地接口數據量；S1-2-4、根據所述服務器接口地址與用戶本地接口地址獲取對應當次網絡通訊線路；S1-2-5、根據所述當次網絡通訊線路獲取對應通訊協議；S1-2-6、利用所述服務器接口地址、用戶本地接口地址、服務器接口數據量、用戶本地接口數據量、當次網絡通訊線路與通訊協議作為網絡輿情數據的網絡數據特征；S1-3、利用所述實時網絡輿情數據建立網絡輿情數據的輿情語義特征；S1-4、利用所述網絡輿情數據的網絡數據特征與輿情語義特征作為網絡輿情數據的多級數據特征；S2、利用所述網絡輿情數據的多級數據特征基于聚類分析獲取實時網絡輿情數據的基礎歸類結果；S2-1、利用所述網絡輿情數據的多級數據特征對應網絡數據特征基于聚類分析得到實時網絡輿情數據的基礎網絡特征歸類結果；S2-1-1、根據所述網絡輿情數據的多級數據特征對應網絡數據特征分別獲取對應歷史正常網絡數據特征與歷史異常網絡數據特征；S2-1-2、利用所述歷史正常網絡數據特征作為初始網絡數據特征核對驗證標簽；S2-1-3、利用所述歷史異常網絡數據特征的服務器接口地址作為異常網絡數據特征地址標簽；S2-1-4、利用所述歷史異常網絡數據特征的用戶本地接口地址根據用戶本地接口地址對應地區基于聚類分析建立歷史異常網絡數據特征的異常用戶本地接口地址區域簇；S2-1-5、利用所述歷史異常網絡數據特征的服務器接口數據量根據對應時刻建立異常網絡數據特征容量標簽；S2-1-6、利用所述歷史異常網絡數據特征的用戶本地接口數據量根據對應時刻基于聚類分析建立歷史異常網絡數據特征的異常用戶本地接口數據量時刻簇；S2-1-7、利用所述歷史異常網絡數據特征的當次網絡通訊線路與通訊協議作為異常網絡數據特征復核驗證標簽；S2-1-8、利用所述初始網絡數據特征核對驗證標簽、異常網絡數據特征地址標簽、異常用戶本地接口地址區域簇、異常網絡數據特征容量標簽、異常用戶本地接口數據量時刻簇與異常網絡數據特征復核驗證標簽作為實時網絡輿情數據的基礎網絡特征歸類結果；S2-2、利用所述網絡輿情數據的多級數據特征對應輿情語義特征基于聚類分析得到實時網絡輿情數據的基礎輿情語義特征歸類結果；S2-2-1、利用所述網絡輿情數據的多級數據特征對應輿情語義特征分別獲取對應歷史正常輿情語義特征與歷史異常輿情語義特征；S2-2-2、利用所述歷史正常輿情語義特征作為初始輿情語義特征核對驗證標簽；S2-2-3、利用所述歷史異常輿情語義特征的文本關鍵詞匯集根據文本關鍵詞匯集對應各子集基于聚類分析分別得到文本關鍵詞匯集對應各子集的第一文本關鍵詞匯集簇；S2-2-4、利用所述歷史正常輿情語義特征的文本關鍵詞匯集根據文本關鍵詞匯集對應各子集基于聚類分析分別得到文本關鍵詞匯集對應各子集的第二文本關鍵詞匯集簇；S2-2-5、判斷所述第一文本關鍵詞匯集簇與第二文本關鍵詞匯集簇是否一致，若是，則去除所述第一文本關鍵詞匯集簇中的第二文本關鍵詞匯集簇得到異常輿情語義特征詞匯標簽，否則，利用所述第一文本關鍵詞匯集簇作為異常輿情語義特征詞匯標簽；S2-2-6、利用所述歷史異常輿情語義特征的文本關鍵詞匯語義序列根據對應時刻基于聚類分析建立第一輿情語義特征時刻標簽；S2-2-7、利用所述歷史正常輿情語義特征的文本關鍵詞匯語義序列根據對應時刻基于聚類分析建立第二輿情語義特征時刻標簽；S2-2-8、判斷所述第一輿情語義特征時刻標簽與第二輿情語義特征時刻標簽是否存在相同時刻，若是，則去除第一輿情語義特征時刻標簽中的第二輿情語義特征時刻標簽作為異常輿情語義特征時刻標簽，否則，利用所述第一輿情語義特征時刻標簽作為異常輿情語義特征時刻標簽；S2-2-9、利用所述初始輿情語義特征核對驗證標簽、異常輿情語義特征詞匯標簽與異常輿情語義特征時刻標簽作為實時網絡輿情數據的基礎輿情語義特征歸類結果；S2-3、利用所述實時網絡輿情數據的基礎網絡特征歸類結果與基礎輿情語義特征歸類結果作為實時網絡輿情數據的基礎歸類結果；S3、利用所述實時網絡輿情數據的基礎歸類結果得到網絡輿情數據監測處理結果。

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