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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算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：CN116701738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310556335.0，技术领域涉及：G06F16/951；该发明授权基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算方法是由李倞;孟露;王雪伊;李天龙设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算方法，基于CNN图像聚类的计算机视觉方法场景识别、图像聚类识别了社交媒体图像中绿道景观元素，获取各社交互动行为点赞、转发、评论的影响权重，并使用snowNLP朴素贝叶斯方法对图像相对应的文本进行情感分析；最后通过计算公式，使用照片、照片对应的文本及其社交互动信息来计算出用户对每个景观主题的满意度；以及利用离散度分析法计算用户对每个景观主题的争议度，通过满意度和争议度分析来更为客观准确的反应用户的景观偏好情况。

本发明授权基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算方法在权利要求书中公布了：1.基于社交媒体图像与文本的景观满意度与争议度计算方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、爬虫获取数据：从社交媒体网站微博上手机社交媒体的短文本与照片，具体为以“绿道”为关键词，利用python爬取微博信息，检索到的元数据包括照片ID、短文本、照片、点赞数、评论数、转发数； S2、利用CNN、谷歌云图聚类技术处理爬取的照片数据：使用基于卷积神经网络和机器学习的图像聚类将照片数据分组为具有不同景观主题的聚类，具体为使用预先训练的CNN模型来提取代表照片视觉内容的特征向量，然后使用K均值聚类基于这些特征向量的相似性对图像进行聚类； S3、确定聚类后的照片景观主题：将照片景观主题聚类后分为N个类，其中N至少为大于等于2的自然数； S4、计算每个景观主题内照片的点赞、转发、评论的权重系数；并分析每张照片对应的短文本，并计算文本的情感指数，并将文本的情感指数认定为该文本对应照片的情感指数； S5、计算点赞、转发、评论、情感指数加权后的满意度 S6、利用离散度分析法计算用户对每个景观主题的争议度； 所述S5中，满意度计算公式如下： 公式中，Q为每个聚类的情感平均值，即公众景观偏好的满意程度；ec代表单张照片的评论数，sc代表评论总数，代表单张照片的评论占比；sf代表单张照片的转发数，sl代表微博转发总数，代表单张照片的转发占比；el代表单张照片的点赞数，sl代表点赞总数，代表单张照片的点赞占比；w1、w2、w3代表点赞转发评论权重系数，F代表每条文本信息的情感值，n表示每个聚类集群中的图片数量，为了缩小数据间的差距，研究在公式中加了-ln函数。

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