[發明專利]一種基于模糊數相似度的多因素輿情風險評估方法

有效

• 申請號: 202011279436.0
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112734154B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 周凡;蔣維娜;劉寧
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06F18/22;G06F18/23213;G06F18/2415;G06F40/216;G06F16/35;G06F16/36;G06Q50/18
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本發明公開了一種基于模糊數相似度的多因素輿情風險評估方法。首先，使用擴展優劣解距離法得到風險因素的影響程度，同時使用層次分析法得到指標模型結構及各層元素的排列次序；其次，處理不同數據類型的輸入得到風險因素事實系數評估值并進行融合；最后，基于模糊數相似度將評估綜合值映射到風險等級與模糊數轉換系統中，得到輿情風險等級。本發明可以多源融合工作流程中的風險因素，更加全面、綜合地對當前輿情風險給出細粒度的評估；對負面話題和正面話題進行不同的統計策略，較傳統方法更具合理性，能夠較好的反映輿情傾向性，構建的指標模型有利于風險因素的細化，同時風險指標具有更客觀的影響程度評價。

技術領域

本發明涉及風險管理、模糊數學技術領域，具體涉及一種基于模糊數相似度的多因素輿情風險評估方法。

背景技術

隨著互聯網的快速發展，輿論形成和傳播的速度日益加快，民眾在網絡媒體中針對熱點事件的輿論給工作帶來了極大的風險與挑戰。因此，對工作過程中的輿情風險精準化評估的需求逐漸增長，其中如何構建輿情風險的評估內容，如何進行風險等級定量分析是要解決的兩個核心問題。現有的機器學習、模糊矩陣等方法由于歷史數據有限、風險評估精度要求高等原因，難以有效應用于實際業務。

針對于此，基于模糊數相似度的風險評估模型在處理風險模糊性和不確定性方面有較強的技術優勢。該方法將模糊集理論應用于風險評估和多屬性決策中，以模糊數連續隸屬度函數為基礎，將定性評價轉化為區間數形式的數學表達，在此基礎上對其進行模糊運算、模糊聚合或模糊推理等操作，從而獲取精確的風險等級。因此，基于模糊分析法的風險評估能夠有效解決定性評價與定量分析的轉換問題。該方法主要包括四類模型：基于模糊排序的評估模型、基于模糊數相似度的評估模型、模糊推理模型和模糊矩陣模型。在基于模糊排序的評估模型中，首先需要建立排序基準，然后根據排序結果確定風險等級。在實際工作場景中，通常是對某一個工作流程單獨評估，較少出現多個評估對象進行對比的情況，因此較難建立排序模型。在模糊推理方面，研究者通常在模糊推理系統(Fuzzy?InferenceSystem，簡稱FIS)中，利用風險矩陣結構描述隸屬度函數和If-Then規則，并基于事件信息對風險進行評估預測，該方法是模糊控制研究的理論基礎，常用于工業領域，不適用于文書流轉為主要操作的場景。

模糊矩陣模型代表了一類引入模糊集理論的定性分析方法。該模型利用模糊區間數代替實數，更加真實地反映人為評價，從而細化矩陣粒度。雖然在一定程度上減少風險結(risk?tie)的數量，提高了風險等級區分能力，但本質仍屬于定性評估且構建過程十分繁復，針對包含多因素風險的業務，難以建立有效的定量分析模型。

基于模糊數相似度的評估模型利用模糊風險測度和風險等級的相似度確定預警級別，該模型將單一的評估對象直接與風險級別相對應，不存在多個對象相互依賴，當僅有一個工作流程時，也能輸出對應的風險預警等級，并且排除人為因素進行風險等級確定。因此滿足業務場景的評估需求，同時具備較高的評估準確性。

綜上所述，基于模糊數相似度的評估模型不僅能夠有效轉換工作場景下的定性風險評價，而且能夠建立針對單一工作的獨立評估機制。但在特殊數據處理和評估準確性等方面仍存在不足，成為制約精準化輿情風險評估的瓶頸。

目前的現有技術之一是管理系統，此類系統主要服務于基礎業務流程規范管理與時間管理，缺少對多因素輿情風險的評估與管理。其中，現行工作流程風險防控體系采用表格的形式定義，每個風險因素條目定義為風險項、風險等級與風險責任人。

現有技術之一的缺點是：(1)現有成熟管理系統缺乏對多因素工作輿情風險的評估與管理；(2)現有風險防控體系風險點因素單一，未宏觀考慮多風險因素；(3)現有風險防控體系風險等級固定，評估的過程未充分結合客觀數據，評估結果不準確。

目前的現有技術之二是網絡輿情多維度分析系統，其包含的主要功能為：負面輿情分析、熱點分析、輿情爆發趨勢分析等等。其中負面輿情分析基于對各大主流網絡平臺的相關文本進行正/負情感值分析得到評估結果。