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龙图腾网获悉中国人民解放军国防大学政治学院申请的专利一种基于数据分析的多维度热点提取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：CN121210738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511319060.4，技术领域涉及：G06F16/951；该发明授权一种基于数据分析的多维度热点提取方法是由刘晓亮;张明新;张鹏飞;丛嘉设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的多维度热点提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的多维度热点提取方法，涉及数据处理的技术领域，解决了难以利用网络爬虫技术自动实时抓取数据和预处理后分别提取出文本信息数据、图像视频数据和语音信息数据的特征和热点特征集合；难以利用聚类算法进行热点事件的识，并对热点事件进行时间维度、空间维度和情感维度的分析和评估；难以对热点事件的发展趋势进行预测的技术问题。本发明通过网络爬虫自动抓取文本信息、图像视频和语音信息数据，经过预处理和热点特征提取后进行多模态融合，利用聚类算法识别热点事件，并对热点事件进行多维度分析、评估和预测。

本发明授权一种基于数据分析的多维度热点提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的多维度热点提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过利用网络爬虫技术自动实时抓取网络平台上的文本信息数据、图像视频数据和语音信息数据； S2：对文本信息数据进行去噪、归一化、文本清洗和分词预处理，对图像视频数据进行去噪和图像增强预处理；对语音信息数据进行去噪和语音增强预处理； S3：对预处理后的文本信息数据进行特征提取并提取出文本信息热点特征集合；对预处理后的图像视频数据进行特征提取并提取出图像视频热点特征集合；对预处理后的语音信息数据进行特征提取并提取出语音信息热点特征集合； S4：根据提取的文本信息热点特征、图像视频热点特征和语音信息热点特征进行多模态特征融合，生成多维度特征向量；结合多维度特征向量使用聚类算法进行热点事件的识别； S5：对多维度特征向量提取出的热点事件进行时间维度、空间维度和情感维度的分析并根据所述分析结果进行热点评估；利用深度学习模型对热点事件的发展趋势进行预测； 所述步骤S4，包括以下步骤： 根据实时提取的文本信息热点特征、图像视频热点特征和语音信息热点特征采用多模态融合方法中的加权平均的方法进行多模态特征融合，生成多维度特征向量；对多维度特征向量进行降维和归一化的处理； 将处理后的多维度特征向量输入到K-Means聚类算法中进行聚类分析；随机选择K个多维度特征向量作为初始聚类中心，通过采用K-Means++方法进行初始化；所述K值是通过计算不同K值下的轮廓系数，选择轮廓系数最高的K值得到；通过计算每个多维度特征向量到各个聚类中心的欧氏距离，并将多维度特征向量分配到距离最短的聚类中心所在的簇中；通过取簇内所有多维度特征向量的均值作为新的聚类中心进行不断更新聚类中心；重复上述分配和更新步骤，直到聚类中心的变化小于预设阈值为0.001时结束； 在完成K-Means聚类后，每个聚类簇包含了相似特征的多维度特征向量，对每个聚类簇提取每个簇的聚类中心；所述每个簇的聚类中心是簇内所有特征向量的均值；根据每个簇的聚类中心，计算簇内特征向量的数量与簇内特征向量的方差的比值，选择比值最大值的簇作为热点事件； 所述步骤S5中对多维度特征向量提取出的热点事件进行时间维度、空间维度和情感维度的分析并根据所述分析结果进行热点评估，包括以下步骤： 将热点事件的多维度特征向量按时间顺序排列，形成时间序列；提取热点事件的发生时间、持续时长，计算时间维度评分公式为：+； 得到时间维度评分；是热点事件首次发生的时间；是发生时间；是持续时长； 通过地理信息系统技术，将热点事件与地理位置信息相结合，提取热点事件的地理分布范围和集中度，计算空间维度评分公式为：； 得到空间维度评分；是热点事件的地理分布区域大小；是总的地理分布区域大小；是热点事件的集中度；是热点事件的最大集中度； 利用情感分析技术，判断热点事件的情感倾向，包括：正面和负面；计算情感维度评分公式为：； 得到情感维度评分；是正面情感占比；是负面情感占比； 将时间维度评分、空间维度评分和情感维度评分分别乘以对应的权重得到热点评估值；所述时间维度评分的权重、空间维度评分的权重和情感维度评分的权重和为1。

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