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龙图腾网获悉大连理工大学;大连凌空数据科技有限公司申请的专利一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析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：CN116719929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211395543.9，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析方法是由杨光飞;董选赫;关晓微设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于空气污染网络舆情的分析技术领域，涉及一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析方法。本发明方法对空气污染舆情数据进行挖掘，得到热点主题，利用关键词共现网络抽象主题和关键词之间的关系，通过对网络的度分布、聚类系数、节点介数、网络鲁棒性的计算，得到主题和关键词之间的联系，以及重点主题的分布情况，为舆情治理有关决策提供科学依据。

本发明授权一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主题算法与网络理论的空气污染舆情分析方法，其特征在于，步骤如下： 步骤000：基于采集的社交媒体舆情数据，获取到每日公众关注空气污染的详细文本内容，将数据存储于数据库中； 步骤100：基于词频-逆文档频率算法TF-IDF计算关键词权重，提取社交媒体舆情文本中的重要关键词，TF-IDF的计算公式如下： 其中，TF表示关键词在文本中出现的概率，m表示某个关键词t在单篇文档中出现的次数，M代表文档中所有词出现的次数；IDF体现了特定词语的重要程度，N表示文档的中个数，nt代表包含特定关键词t的文档的个数； 步骤200：将经过TF-IDF算法的处理的文本作为潜在狄利克雷分布主题模型LDA的输入，形成TF-IDF-LDA模型，输出最后的主题； 步骤300：基于主题的结果，构建主题关键词共现网络； 步骤400：分析所构建的共现网络的拓扑指标特征，汇总结果； 具体地，步骤100包括如下步骤： 步骤110：将原始文本切分为关键词； 步骤120：基于TF-IDF算法计算关键词权重； 步骤130：输出关键词的权重； 具体地，步骤200包括如下步骤： 步骤210：选择合适的主题数，以及合适的超参数向量； 步骤220：对应语料库中每一篇文档的每一个词，随机的赋予一个主题编号； 步骤230：重新扫描语料库，对于每一个词，利用Gibbs采样公式更新他的主题编号； 步骤240：重复Gibbs采样，直到Gibbs采样收敛； 步骤250：统计语料库中各个文档各个词的主题，得到文档主题分布； 具体地，步骤300包括如下步骤： 步骤310：选取每个主题出现频率最高的N个关键词，作为网络中的基本节点，节点按照顺序递增编号； 步骤320：如果两个关键词出现在同一主题下，且出现频率均排列在前M，则称两个关键词具有共现关系，在两个关键词对应的节点之间生成一条边； 步骤330：遍历所有节点，重复步骤320，直到生成整个关键词共现网络； 具体地，步骤400包括如下步骤： 步骤410：计算关键词共现网络的度分布，统计每个节点的度大小，画出度分布图； 步骤420：计算关键词共现网络的聚类系数，聚类系数的公式定义为： 其中，Tu代表通过节点u的三元组的数量，degu代表节点u的度大小，聚类系数体现了网络中节点的集聚性； 步骤430：计算关键词共现网络的节点介数，节点介数的公式定义为： 其中，V表示节点的集合，σs,t是通过节点s,t的最短路径数目，σs,t│v代表经过节点v的s,t两个节点间最短路径的数目，节点介数衡量的是网络中节点的重要程度； 步骤440：对网络中的节点分别执行两种不同的移除策略，验证网络的鲁棒性，以移除节点后剩余网络的最大子图相对大小作为衡量网络鲁棒性的指标； 步骤450：汇总结果，得到聚类系数高的主题和核心关键词，对这一部分关键词对应的网络舆情内容实施重点治理。

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