本发明涉及计算机信息安全、移动云端数据挖掘，以及公共安全热点事件关注领域，具体地，涉及一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法。
背景技术：
随着社会的快速发展，社会公共安全事件所引发的关注度，以及其产生的社会群体性行为影响力往往具有爆炸性威力，特别是随着信息技术和移动通信技术的快速发展，基于移动智能终端进行社会交往已经成为人们日常生活的习惯，甚至成为某些业务工作的必须。相对应地，社会公共安全事件方面的交流，不再是传统人们在茶余饭后之中的谈资，而已经贯穿于天候的网络空间。对此，作为公共安全管理业务部门如果能够及时有效地从海量电子数据中挖掘出具有一定热度的事件信息，从而将关注力量及时转移过来，做好有效应用措施，进而更好地维护社会治安和社会秩序。
目前，有关于数据挖掘的研究，主要集中于网络空间的数据信息挖掘，所采用的技术主要集中于网络爬虫技术，在当下网络电子数据爆炸性增涨的形势下，挖掘出的数据信息往往难以有效保证质量和效率，特别是在精准性方面存在明显不足。因而，在智能手机等移动智能终端日益普及的新形势下，研究基于公共安全事件的移动云端数据挖掘具有非常现实的理论研究和现实实用价值。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在数据挖掘针对性不强，热点敏感事件或信息挖掘准确性不高，应用体验差等缺陷与不足。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对上述技术背景下存在的一系列问题，提出一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法，以弥补现有相关技术存在的诸多不足，提升热点敏感事件或信息挖掘的准确性，提高应用体验度，以达到基于移动云端电子数据信息空间中公共安全事件挖掘应用效果好，为社会公共安全管理业务提供更加强大的技术支撑。
为实现如上所述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法，其主要包括：
a.移动网络云端公共社交应用平台选取，依据用户使用量，选择移动网络云端公共社交应用平台；
b.公共安全热点事件海量挖掘，以选定的移动网络云端公共社交应用平台数据为基础，设定两个时间点，一个为即时，另一个为距离即时某一时间段的时刻，分别提取于该时间点之前公共安全事件信息的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)三个维度的数据；
c.公共安全热点事件热度衰减因子计算，参照基于牛顿冷却定律，生成事件各时间段的三个维度的热度衰减衰减因子；
d.公共安全热点事件清洗，对考察的三个维度数据权重进行设定σ1、σ2、σ3，获得事件信息的当前热度因子；
e.公共安全热点事件挖掘数据融合，以热度因子高于某阀值的事件构建或更数据库，数据存储过程中另附事件关键词字段，以作为数据挖掘结果供用户使用。本发明实现了基于公共安全事件的移动云端事件热点数据信息挖掘，可为公共安全管理相关的应用提供接口，提升对安全事件识别的敏锐度。
进一步地，在步骤a中，对移动网络云端公共社交应用平台选取的操作，具体包括：
依据用户使用量，选择移动网络云端公共社交应用平台，此处的用户使用量可参照相关调研机构信息，比如官方发布的调研白皮书，再比如民机调研机构的调研成果等，通过该调研信息，依据用户使用量高低排名，选择用户量最多或较多且知名度高的平台，作为数据挖掘源。
进一步地，在步骤b中，所述对公共安全热点事件海量挖掘的操作，具体包括：
a.被选定的移动网络云端公共社交应用平台，以用户交流语句为单位进行检索；
b.以即时t0为基点，检索即时刻交流语句的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，获得数据分别设定为T0、G0、C0；
c.以即时为基点向前推某时间段t0-t，检索该时刻t交流语句的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，获得数据分别设定为T1、G1、C1。
进一步地，在步骤c中，所述对公共安全热点事件热度衰减因子计算的操作，具体包括：
a.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句转发量(T)的热度衰减因子Tk计算公式如下式(1)所示。
b.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句关注量(G)的热度衰减因子Gk计算公式如下式(2)所示。
c.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句参评量(C)的热度衰减因子Ck计算公式如下式(3)所示。
进一步地，在步骤d中，所述对公共安全热点事件清洗的操作，具体包括：
a.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句转发量(T)的维度数据权重σt，计算公式如下式(4)所示。
b.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句关注量(G)的维度数据权重σg，计算公式如下式(5)所示。
c.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句参评量(C)的维度数据权重σc，计算公式如下式(6)所示。
d.依据上述所计算的Tk、Gk、Ck和σt、σg、σc，设定语句综合热度因子R如下式(7)所示。
进一步地，在步骤e中，所述对公共安全热点事件挖掘数据融合的操作，具体包括：
a.选定语句综合热度因子参考值Я作为参考阀值，提取所有语句综合热度因子R≥Я的事件语句，并对提取语句关键词；
b.构建以提取的语句内容，以及其综合热度因子R、关键词等相关的属性信息为字段的数据库表，并对相关数据存储或更新数据库，以作为数据挖掘结果供用户使用。
进一步地，在所有步骤综合集成中，基于以上的基于公共安全事件的移动云端数据挖掘获得数据库，可为公共安全管理相关的应用提供接口，提升对安全事件识别的敏锐度，为公共安全管理提供更为及时和准确的数据信息。
本发明一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法，包括：基于移动云端电子数据信息空间内的公共安全事件数据信息的挖掘，针对于大用户量的主流社交应用平台数据，进行公共安全热点事件海量挖掘，以信息的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)三个维度进行分析，参照牛顿冷却定律模型，计算公共安全热点事件热度衰减因子，生成事件各时间段的三个维度的热度衰减衰减因子，并依此进一步对公共安全热点事件进行清洗，构建公共安全事件的综合热度因子，从而为基于公共安全事件的移动云端事件热点数据信息挖掘提供支撑，解决现有技术在数据挖掘针对性不强，热点敏感事件或信息挖掘准确性不高，应用体验差等缺陷与不足。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法示意图。
具体实施方式
以下通过实施例形式对本发明的上述内容再作进一步的详细说明，但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明上述内容所实现的技术均属于本发明的范围。
根据本发明实施例，提供了基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法，利用这种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法，可以有效挖掘出移动云端空间内的公共安全数据信息，
如图1所示，本实施例的利用一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法示意图，主要采用以下技术方案：建立一种基于公共安全事件的移动云端数据挖掘方法模型，该方法应用模型包括五个部分：
第一部分为移动网络云端公共社交应用平台选取，依据用户使用量，选择移动网络云端公共社交应用平台。
第二部分为公共安全热点事件海量挖掘，以选定的移动网络云端公共社交应用平台数据为基础，设定两个时间点，一个为即时，另一个为距离即时某一时间段的时刻，分别提取于该时间点之前公共安全事件信息的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)三个维度的数据；
第三部分为公共安全热点事件热度衰减因子计算，参照基于牛顿冷却定律，生成事件各时间段的三个维度的热度衰减衰减因子；
第四部分为公共安全热点事件清洗，对考察的三个维度数据权重进行设定σ1、σ2、σ3，获得事件信息的当前热度因子；
第五部分为公共安全热点事件挖掘数据融合，以热度因子高于某阀值的事件构建或更数据库，数据存储过程中另附事件关键词字段，以作为数据挖掘结果供用户使用。本发明实现了基于公共安全事件的移动云端事件热点数据信息挖掘，可为公共安全管理相关的应用提供接口，提升对安全事件识别的敏锐度。
在第一部分中，移动网络云端公共社交应用平台选取，依据用户使用量，选择移动网络云端公共社交应用平台，此处的用户使用量可参照相关调研机构信息，比如官方发布的调研白皮书，再比如民机调研机构的调研成果等，通过该调研信息，依据用户使用量高低排名，选择用户量最多或较多且知名度高的平台，作为数据挖掘源。
在第二部分中，公共安全热点事件海量挖掘，所述对公共安全热点事件海量挖掘的操作，具体包括：
1.被选定的移动网络云端公共社交应用平台，以用户交流语句为单位进行检索；
2.以即时t0为基点，检索即时刻交流语句的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，获得数据分别设定为T0、G0、C0；
3.以即时为基点向前推某时间段t0-t，检索该时刻t交流语句的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，获得数据分别设定为T1、G1、C1。
在第三部分中，所述对公共安全热点事件热度衰减因子计算的操作，具体包括：
1.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句转发量(T)的热度衰减因子Tk计算公式如下式(1)所示。
2.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句关注量(G)的热度衰减因子Gk计算公式如下式(2)所示。
3.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0与T1、G1、C1，参考牛顿冷却定律设定交流语句参评量(C)的热度衰减因子Ck计算公式如下式(3)所示。
在第四部分中，所述对公共安全热点事件清洗的操作，具体包括：
1.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句转发量(T)的维度数据权重σt，计算公式如下式(4)所示。
2.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句关注量(G)的维度数据权重σg，计算公式如下式(5)所示。
3.基于权利要求3所获得的数据T0、G0、C0，依据即时t0语句转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)，计算语句参评量(C)的维度数据权重σc，计算公式如下式(6)所示。
4.依据上述所计算的Tk、Gk、Ck和σt、σg、σc，设定语句综合热度因子R如下式(7)所示。
在第五部分中，所述对公共安全热点事件挖掘数据融合的操作，具体包括：
1.选定语句综合热度因子参考值Я作为参考阀值，提取所有语句综合热度因子R≥Я的事件语句，并对提取语句关键词；
2.构建以提取的语句内容，以及其综合热度因子R、关键词等相关的属性信息为字段的数据库表，并对相关数据存储或更新数据库，以作为数据挖掘结果供用户使用。
综上所述，本发明上述各实施例的利用基于公共安全事件的移动云端数据挖掘，主要包括：依据用户使用量，选择移动网络云端公共社交应用平台，然后进行公共安全热点事件海量挖掘，以选定的移动网络云端公共社交应用平台数据为基础，设定两个时间点，一个为即时，另一个为距离即时某一时间段的时刻，分别提取于该时间点之前公共安全事件信息的转发量(T)、关注量(G)、参评量(C)三个维度的数据；接着计算公共安全热点事件热度衰减因子，参照基于牛顿冷却定律，生成事件各时间段的三个维度的热度衰减衰减因子；继而进行公共安全热点事件清洗，对考察的三个维度数据权重进行设定σ1、σ2、σ3，获得事件信息的当前热度因子；然后进行公共安全热点事件挖掘数据融合，以热度因子高于某阀值的事件构建或更数据库，数据存储过程中另附事件关键词字段，以作为数据挖掘结果供用户使用。本发明实现了基于公共安全事件的移动云端事件热点数据信息挖掘，可为公共安全管理相关的应用提供接口，提升对安全事件识别的敏锐度。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。