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龙图腾网获悉北京大学;应急管理部国家减灾中心申请的专利基于网络大数据的震后灾情应急动态监测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：CN116578634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310462053.4，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于网络大数据的震后灾情应急动态监测方法是由刘雪萍;李素菊;刘龙飞;简小虎设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络大数据的震后灾情应急动态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于网络大数据的震后灾情应急动态监测方法，包括：获取震后网络数据；建立结构化数据集；对结构化数据集进行数据分析，确定最优网络地震应急监测指标，并标记标记不可识别指标和可识别指标；分解出分指标数据集；分指标数据集信息提取；建立云上多源地理信息数据库；建立地震应急监测矢量点文件；得到地震应急监测指标带有地理坐标的矢量图层；输出地震应急监测的空间分布图；实现震后灾情数据快速自动获取、信息识别和定位，融合多源数据，建立地震应急数据的时空可视化图像，实现基于网络信息的地震应急动态监测。

本发明授权基于网络大数据的震后灾情应急动态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络大数据的震后灾情应急动态监测方法，包括以下步骤： 1获取震后网络数据，建立震后灾情网络原始数据集； 利用网站爬虫程序工具，经过优化的地震灾情主题词筛选，建立震后网络原始数据集；经优化的主题词包括：震中地点名称、地震发生时间、震中所在行政省市县名、地区重要区域名称组成； 2对原始数据进行整理，包括处理无效数据； 对收集的原始数据清洗，去除数据集中不一致和不完整的无效、冗余和头文件，建立震后灾情规范数据集； 3将步骤2的数据集按时间顺序转换为数据表，利用正则技术，提取其中的时间、来源、标题、地点的数据属性特征，包括：发布时间、事件时间、事件地点、信息来源、发布人名称、信息来源，添加数据表的属性字段，建立结构化数据集； 4根据所述结构化数据集数据，以地震应急监测需求为目标筛选，确定最优网络地震应急监测指标，包括死亡指标、受伤指标、房屋指标、道路指标、救援队伍指标、救援物资指标、受灾人口指标、地质次生灾害指标和心理指标；建立地震应急监测指标的字典集；采用词频统计技术，确定地震应急监测指标对应的语义，扩大数据检索；并确定和标记不可识别指标和可识别指标；对不可识别指标，转到步骤8； 5对步骤3结构化数据集按照震后应急监测指标添加选中特征的标签进行多维分解，分解出按时间顺序排列的包括地震应急监测指标关键词的多个分指标数据集；包括： 首先进行数据分析：对输入的文本记录分词处理，利用朴素贝叶斯算法对步骤3的结构化数据集中的文本标注后的新闻信息中每个词汇进行概率分析，得到每个词汇在每一类新闻中的分布概率，选出各指标模型并进行拟合，通过概率对每个语句的类型进行概率评估，依据概率评估结果判断新闻的最优归属类型； 然后将判断的结果文本作为对应的分指标数据集的“详细内容”字段中，增加指标名称字段，并保留原来记录的结构和属性，即得到带有发布时间、详细信息、事件信息、来源属性的多个分指标数据集； 6对步骤5得到的分指标数据集进行信息提取； 按照指标特征分别对每个分指标数据集提取其中对应指标的数字型和文本描述型数据，进行量化后将量化结果保存为按时间顺序的结果数据表；地点名称采用地州、县、镇、村四级地名； 7建立云上多源地理信息数据库，其中GIS格式的多源数据包括常驻人口密度、矢量图行政区划图、道路、水系、DEM、卫星遥感图像、POI矢量点数据、统计年鉴、人口普查数据； 8基于网络获取的信息和云上多源地理信息数据库，通过建立灾损模型计算不可识别指标；不可识别指标包括受灾人口指标； 建立受灾人口的灾损模型中增加流动人口密度和旅游人口密度参数，表示为： 上式中，POPdis为受灾人口总数，U和V是受灾区域栅格的行数和列数，受灾区域范围的行列数值用网络获取地震烈度图和县级行政矢量图叠加得到；Iiu,v为栅格单元点地震强度；POPiu,v为受灾区域内利用人口普查数据计算的常驻人口密度；POPfu,v为流动人口密度；POPtu,v为旅游人口密度；Pau,v为强度概率； 将得到的数据集接入地理信息系统，可进行震后数据的空间可视化及制图输出； 通过上述步骤，即实现基于网络大数据的震后灾情应急动态监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学;应急管理部国家减灾中心，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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