[發明專利]一種大數據環境下網絡輿情人工智能分析系統

有效

• 申請號: 202011005951.X
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112183067B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 夏一雪;蘭月新;連芷萱
• 申請（專利權）人: 夏一雪
• 主分類號: G06F40/216
• 分類號: G06F40/216;G06F17/16
• 代理公司: 北京春江專利商標代理事務所(普通合伙) 11835
• 代理人: 向志杰

本發明提供了一種大數據環境下網絡輿情人工智能分析系統，屬于網絡輿情數據分析技術領域。所述系統包括：輸入模塊、預處理模塊、特征提取模塊、第一向量生成模塊、第二向量生成模塊、第三向量生成模塊和輸出模塊，其中，輸入模塊輸入某話題潛伏期和增長期的第一數據矩陣；預處理模塊對第一數據矩陣進行增刪改查形成第二數據矩陣；特征提取模塊對第二數據矩陣進行特征提取形成第三數據矩陣；第二向量生成模塊對第三數據矩陣進行數據判斷形成第二數據向量；第三向量生成模塊對第二數據向量進行規則提取形成第三數據向量；輸出模塊對輸出第三數據向量以供用戶進行參考，所述第三向量至少包括謠言數據和熱點數據。本發明提供的分析系統可以將大數據環境下網絡輿情分成謠言信息和熱點信息，為制定輿情控制決策提供支持。

技術領域：

本發明涉及一種大數據環境下網絡輿情人工智能分析系統，屬于網絡輿情數據分析技術領域。

技術背景：

隨著移動寬帶互聯網的普及，網絡輿情在數據體量、復雜性和產生速度等方面發生巨大變化，已經呈現大數據環境。由于網絡輿情中大量真實信息、主觀猜測、惡意關聯、小道消息，而主觀猜測、惡意關聯和小道消息極易異化成為網絡謠言，并促使網絡輿情的數量快速增加，已經成為網絡空間的“災害”，如何治理網絡謠言，凈化網絡空間成為網絡社會治理的難題。

目前網絡輿情的研究涉及新聞學與傳播學、統計學、管理學、心理學、計算機科學等多學科，屬于交叉學科研究領域，研究網絡謠言傳播規律建模思想主要有：小世界網絡建模、微分方程建模、人群動力學建模、社會網絡建模、無標度網絡建模、演化博弈建模、借鑒傳染病模型等。由于網絡謠言的傳播與傳染病的擴散有相似性，因此國內外針對網絡謠言的傳播規律研究大都借鑒傳染病模型而開發新的模型，這類模型研究主要包括基礎模型和改進模型，前者包括SI模型、SIS模型、SIR模型、SEIR模型，后者主要包括SIHR、RSIRa、SCIR、PSEIR等。在理論模塊面，按照信息生命周期理論，網絡輿情傳播演化具備周期性，并且在一個演化周期內可以劃分潛伏期、增長期和消退期。

網絡謠言與熱點輿情具有高度相似性：突然暴發，現有技術中提供的模型很難從輿情信息量的變化中網絡謠言與熱點輿情有效區分開，給進一步的輿情管控帶來不便。

發明內容

為克服現有技術中存在的缺點，本發明的發明目的是提供一種大數據環境下網絡輿情人工智能分析系統，其能夠區分網絡數據是謠言數據還是熱點數據。

為實現所述發明目的,本發明提供一種大數據環境下網絡輿情人工智能分析系統，其特征在于，包括：輸入模塊、預處理模塊、特征提取模塊、第一向量生成模塊、第二向量生成模塊、第三向量生成模塊和輸出模塊，其中，輸入模塊輸入大數據環境下某話題潛伏期和增長期的第一數據矩陣，第一數據矩陣為：

第一數據矩陣的行表示大數據環境下某話題N₁個信息來源,第一數據矩陣的列表示每個信息來源的M₁個時間序列，表示第m₁個信息來源，第n₁個時刻獲取的語言特征數據；

預處理模塊對第一數據矩陣進行增刪改形成第二數據矩陣，第二數據矩陣為：

其中，N₂、M₂分別為第二數據矩陣的列數和行數,表示第m₂列，第n₂行個數據；為權值，其與每個信息來源的可信度相關，由反饋訓練模塊根據輸出模塊的結果進行反復訓練得到；

特征提取模塊對第二數據矩陣進行特征提取形成第三數據矩陣，第三數據矩陣為：

其中，

式中：分別為高斯函數的中心點和帶寬；為結構權重值；N₃為第三數據矩陣的列數，