本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及度不斷提高，網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)量也愈加龐大，大數(shù)據(jù)信息分析處理方法也應(yīng)運(yùn)而生。

2、大數(shù)據(jù)信息分析是指從海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息、模式或知識(shí)并進(jìn)行分析的過程。它結(jié)合了大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（nlp）和網(wǎng)絡(luò)分析等方法，旨在解決數(shù)據(jù)規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等挑戰(zhàn)。

3、目前針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析主要是基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等方法，而這類方法的輸出精度均依賴于數(shù)據(jù)輸入的“純度”。但目前網(wǎng)絡(luò)中有大量例如ai合成的批量化生產(chǎn)出的營(yíng)銷信息、謠言信息等噪聲數(shù)據(jù)，影響著各類數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的分析準(zhǔn)確性，造成結(jié)果不可信，因此有待對(duì)現(xiàn)有的信息分析方法做出進(jìn)一步改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提供一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，旨在解決目前網(wǎng)絡(luò)中有大量例如ai合成的批量化生產(chǎn)出的營(yíng)銷信息、謠言信息等噪聲數(shù)據(jù)，影響著各類數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的分析準(zhǔn)確性，造成分析結(jié)果不可信的問題。

2、本申請(qǐng)實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，提供一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，所述方法包括：

3、獲取待分析內(nèi)容的目標(biāo)關(guān)鍵詞，基于網(wǎng)絡(luò)信息獲取對(duì)所述目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)容評(píng)價(jià)的若干評(píng)價(jià)文章；

4、獲取每篇所述評(píng)價(jià)文章的行文特征，所述行文特征用于表征所述評(píng)價(jià)文章的結(jié)構(gòu)邏輯特征和/或內(nèi)容表述特征；

5、對(duì)全部所述行文特征進(jìn)行聚類分析，以將具有高相似度的行文特征聚為一個(gè)類，從每個(gè)類中獲取一個(gè)表征該類的典型的模板化特征，得到若干模板化特征；將每篇評(píng)價(jià)文章的行文特征與所述模板化特征進(jìn)行相似度計(jì)算，得到每篇所述評(píng)價(jià)文章的模板化分?jǐn)?shù)；

6、基于情感分析模型對(duì)評(píng)價(jià)文章進(jìn)行內(nèi)容分析，得到每篇評(píng)價(jià)文章對(duì)所述目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行好惡評(píng)價(jià)的內(nèi)容評(píng)分；

7、分別以所述模板化分?jǐn)?shù)和內(nèi)容評(píng)分作為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，以每篇評(píng)價(jià)文章作為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，構(gòu)建得到二維評(píng)價(jià)點(diǎn)云圖。

8、本申請(qǐng)實(shí)施例的另一目的在于，提供一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析裝置，所述基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析裝置包括：

9、評(píng)價(jià)文章獲取模塊，用于獲取待分析內(nèi)容的目標(biāo)關(guān)鍵詞，基于網(wǎng)絡(luò)信息獲取對(duì)所述目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)容評(píng)價(jià)的若干評(píng)價(jià)文章；

10、行文特征獲取模塊，用于獲取每篇所述評(píng)價(jià)文章的行文特征，所述行文特征用于表征所述評(píng)價(jià)文章的結(jié)構(gòu)邏輯特征和/或內(nèi)容表述特征；

11、模板化分?jǐn)?shù)獲取模塊，用于對(duì)全部所述行文特征進(jìn)行聚類分析，以將具有高相似度的行文特征聚為一個(gè)類，從每個(gè)類中獲取一個(gè)表征該類的典型的模板化特征，得到若干模板化特征；將每篇評(píng)價(jià)文章的行文特征與所述模板化特征進(jìn)行相似度計(jì)算，得到每篇所述評(píng)價(jià)文章的模板化分?jǐn)?shù)；

12、內(nèi)容評(píng)分獲取模塊，用于基于情感分析模型對(duì)評(píng)價(jià)文章進(jìn)行內(nèi)容分析，得到每篇評(píng)價(jià)文章對(duì)所述目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行好惡評(píng)價(jià)的內(nèi)容評(píng)分；

13、二維評(píng)價(jià)點(diǎn)云圖獲取模塊，用于分別以所述模板化分?jǐn)?shù)和內(nèi)容評(píng)分作為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，以每篇評(píng)價(jià)文章作為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，構(gòu)建得到二維評(píng)價(jià)點(diǎn)云圖。

14、本申請(qǐng)實(shí)施例的另一目的在于，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如上所述的基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法的步驟。

15、本申請(qǐng)實(shí)施例的另一目的在于，提供一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析系統(tǒng)，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如上所述的基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法的步驟。

16、本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，突出優(yōu)勢(shì)在于，本申請(qǐng)利用云端平臺(tái)的高計(jì)算能力，將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與信息提取技術(shù)進(jìn)行深度整合，以二維圖像的形式有效分離出批量生成內(nèi)容與非模式化生成內(nèi)容對(duì)于待評(píng)價(jià)目標(biāo)的評(píng)價(jià)，從而能夠得到更加真實(shí)、客觀的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，去除噪聲帶來(lái)的影響，尤其適用于產(chǎn)品口碑分析等需要快速響應(yīng)海量文字?jǐn)?shù)據(jù)的場(chǎng)景，精準(zhǔn)高效。

技術(shù)特征：

1.一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，所述結(jié)構(gòu)邏輯特征的獲取方法為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，所述內(nèi)容表述特征至少包括信息密度特征，所述信息密度特征的獲取方法為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，當(dāng)所述行文特征表征所述評(píng)價(jià)文章的結(jié)構(gòu)邏輯特征和內(nèi)容表述特征時(shí)，所述行文特征的獲取方法為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，對(duì)全部所述行文特征進(jìn)行聚類分析，以將具有高相似度的行文特征聚為一個(gè)類的方法包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，所述模板化特征的獲取方式還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析裝置，其特征在于，所述基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法的步驟。

10.一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析系統(tǒng)，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明適用于網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息分析方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取對(duì)所述目標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)容評(píng)價(jià)的若干評(píng)價(jià)文章；獲取每篇所述評(píng)價(jià)文章的行文特征；對(duì)全部所述行文特征進(jìn)行聚類分析，得到若干模板化特征；將每篇評(píng)價(jià)文章的行文特征與所述模板化特征進(jìn)行相似度計(jì)算，得到每篇所述評(píng)價(jià)文章的模板化分?jǐn)?shù)；基于情感分析模型對(duì)評(píng)價(jià)文章進(jìn)行內(nèi)容分析，得到內(nèi)容評(píng)分；構(gòu)建得到二維評(píng)價(jià)點(diǎn)云圖。本申請(qǐng)能夠有效分離出批量生成內(nèi)容與非模式化生成內(nèi)容對(duì)于待評(píng)價(jià)目標(biāo)的評(píng)價(jià)，從而能夠得到更加真實(shí)、客觀的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，去除噪聲帶來(lái)的影響，精準(zhǔn)高效。

技術(shù)研發(fā)人員：宗翱?jī)S
受保護(hù)的技術(shù)使用者：青政（深圳）研究有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15