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基于TF-IDF与模糊贝叶斯网络的风险预测方法

摘要

本发明公开了一种基于TF‑IDF与模糊贝叶斯网络的风险预测方法,涉及信息检索、数据挖掘和突发事件预测评估技术领域,该方法包括利用网络爬虫技术获取突发事件舆情数据;采用TF‑IDF文本分析技术获取突发事件影响因素,并结合突发事件生命周期演化模型构建突发事件指标体系;根据指标体系确定模糊贝叶斯网络拓扑结构,依据模糊理论、自然语言变量和解模糊法获取模糊贝叶斯网络拓扑结构父节点的先验概率分布;最后通过模糊贝叶斯网络推理技术预测突发事件的风险概率,为相关部门制定应急方案提供科学、合理的先发性预警支撑。

著录项

  • 公开/公告号CN115115159A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202111030602.8

  • 发明设计人 康昭;赵晓翠;田玲;惠孛;

    申请日2021-09-03

  • 分类号G06Q10/06;G06Q50/26;G06F16/951;G06F40/216;G06F40/284;G06N7/00;

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 16:58:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-27

    公开

    发明专利申请公布

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