大数据背景下网络舆情智能预警机制分析 *
刘 继 李 磊
(新疆财经大学统计与数据科学学院 乌鲁木齐 830012)
摘 要： [目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下,如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。[方法/过程] 构建了大数据背景下网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预警的可视化，为突发事件提供预控方案。
关键词： 网络舆情;舆情预警;预警机制;大数据;智能分析
0 引 言
网络舆情管理是加强和创新社会管理的重要内容之一，是新时代建立网络综合治理体系的关键环节之一。加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。关注网络社会安全风险问题,正确认识与评估这些风险是提升网络社会治理能力的基础[1]，发展智慧政务已成为提升政府科学管理水平和社会治理能力的重要手段[2]。随着网民主动发布舆情信息、传播舆情信息的规模大幅增加,网民通过社会网络工具建立各种联系,增加了舆情管理的复杂度和网络舆情预判决策的难度。
在网络预警分析上，部分研究者试图通过调查问卷分析，利用层次分析法构建了舆情突发事件的警源、警兆、警情三类因素[3]。陈培友等[4]在社交网络舆情自身特点分析的基础上构建社交网络舆情风险预警体系，并综合运用网络层次分析法与灰色模糊评价法构建社交网络舆情风险预警模型。在直觉模糊推理基础上,以模糊-层次分析法确定指标要素权重,通过自觉推理和模糊方法进行舆情预警评估，以期提高网络舆情实时监控能力和管理能力[5]。从地方政府网络舆情管理的实际情况来看,剖析网络舆情监测与预警方面的现状和不足,构建网络舆情预警指标[6],提出网络舆情预警响应机制是地方舆情管理的方式之一。武慧娟等[7]设计网络舆情预警模糊综合评价指标体系,同时利用熵权法确定网络舆情预警模糊综合评价体系中各级指标的权重,最后构建网络舆情预警模糊综合评价模型。李伟权等[8]发现微信平台群体性事件存在显著的传播主体叠加、传播渠道叠加、传播内容叠加特征,在微信多重叠加效应下群体性事件网络动员力量迅速发酵,同时事件不断演进升级且极易引发次生事件。
随着大数据时代的到来, 数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源[9]。在舆情大数据价值挖掘利用上，喻国明等[10]利用百度搜索词进行数据价值挖掘，对社会暖度指数、幸福感指数、压力指数进行数据分析。唐涛[11]将网络舆情大数据价值挖掘分析分为网络日志数据挖掘的隐性舆情分析、基于社会网络分析的网络主体关系挖掘和关联领域数据舆情挖掘分析，以便针对性进行舆情分析。这些研究以舆情价值为导向进行挖掘，为大数据背景下舆情分析提供了价值导向的挖掘目标。
在某些特殊起源部位室早的标测中，激动顺序标测具有一定的优势。这些部位通常含有较少的心肌，如主动脉根部或肺动脉窦，起搏不能夺获局部心肌。需要特别注意消融标测导管有无记录到一些领先但振幅较小的低频电位，因为这些部位可能是有效的消融靶点。
要实现高效的舆情预警就需要对舆情特征进行高效挖掘。Wenya Wang等[12]对细粒度观点挖掘进行分析，建立记忆网络使得自动学习复杂方面性观点词进行交互，拓展了网络处理细粒度观点挖掘问题。Paolo Bolzern等[13]对集体观点在社会网络平台上进行建模和调查，提出一种个体交互强度可调的多智能体模型。高俊峰等[14]通过删除群落中的核心受众，来测算和对比破坏群落凝聚性所需的最小场力做功的变化和差异，对观点进行挖掘。舆情观点细粒度挖掘可以更好地把握舆情基本观点，为舆情趋势预测给予更加精确的支持。如何有效进行网络结构挖掘、网络社会关系挖掘和观点细粒度挖掘，还需要结合统计方法对相关对象进行深度挖掘，提高挖掘精度和挖掘效率。
在大数据背景下,要实现高效的舆情预警还需要舆情智能预测分析。 LeCun等[15]在Nature 上提出了深度学习方法，通过使用反向传播算法，从大量数据中学习发现物体的复杂结构，而这种反向传播机制向系统指示了如何通过从前层网络中的特征表示来计算后面一层的特征表示以达到改变网络中的参数的目的。周瑛等[16]提出了基于注意力机制的 LSTM 模型，以微博评论数据为样本，对微博热点事件用户的情感倾向展开研究，实验结果表明，模型在长本文微博信息的情感特征分析上较为有效。张海涛等[17]基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型，通过爬虫方式获取微博话题数据，利用 word2Vec 训练词向量,模型能够实现有效的微博舆情情感分类，与传统机器学习相比具有一定的优越性。兰月新等[18]对大数据环境下网民情绪特征和分类进行定性分析,通过回归分析研究网民情绪演化趋势预测问题。连芷萱等[19]运用多项logistic回归分析,探求在舆情潜伏期依据事件类型预测其舆情特征。
随着舆情数据的变化，舆情预警将面临数据量大、预测指标多、优化效率不高等问题，如何利用统计方法在大数据背景下提高舆情预警效率是当前舆情预警分析的关键问题，舆情预警的结果主要是为了对舆情预警决策进行科学支持，但决策往往还受到决策者认知能力和习惯的限制。如何对网络舆情大数据进行有效管理，提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前加强舆情管理中亟待解决的问题。
1网络舆情大数据采集与基本特征挖掘
随着大数据时代的到来，网络舆情的数据途径、数据格式呈现多样化特点，网络舆情既面临多维舆情信息来源影响舆情分析的特定局面，又面临如何从纷杂的舆情信息中获取关键特征，为舆情预警决策提供知识支持。舆情信息的主要来源途径有微博、论坛、博客、新闻网站、政府官方网站等，在这个融媒体时代，多种途径的舆情获取方式给舆情信息获取带来极大的便利，网民可以通过发布、转发、回复等互动行为为舆情快速发展和演化提供新的网络动力。从信息获取和集成角度上看，舆情个体和舆情碎块信息虽然很多，但舆情一般都是有主题的，这些主题的规模数量相对稳定，而且随着舆情演化其主题进行相应的衍生。另外，网民大多都不是完全独立的，他们之间存在着千丝万缕的社会网络关系，他们以不同层面、不同结构的网络社群组成虚拟社会的特定单元。
由于各国军队都普遍配备，就连清王朝的李鸿章1896年在伦敦观看了马克沁机枪表演后，也不惜重金买了几挺，马克沁机枪的血腥指数也就在世界范围内不断攀升。
第二，利用网络链接预测的网络舆情预判机制。舆情网络链接预测主要利用舆情事件关联网络建立网络链接，利用事件网络之间的关系对事件网络的链接进行预测，把握网络舆情事件潜在影响其他网络事件的情况，提高舆情事件衍生的预测能力。另外，可通过网民关系网络预测舆情信息传播的深度。
本文讨论分析舆情大数据管理的特点，充分利用网络舆情群落性特点，从整体上考虑舆情特征信息如何采集和集成，利用网络舆情社区的计算特征，将舆情多维信息特征获取计算推向前端，体现边缘计算的思想,如图1所示。一方面，体现网络舆情分层管理的特点，另一方面对舆情信息在舆情发生点进行处理，可以提高网络舆情信息挖掘过程中信息清洗的效率。舆情特征获取需要对舆情信息载体进行深度分析，但由于许多舆情信息是文本、图片等，这些信息需要进行初步的数据集成后才能更好地进行量化分析。这些文本、图片的处理如果全部通过系统存入数据库，然后通过SQL数据访问后进行分词、特征获取，则将占用大量输入输出资源。通过分析可利用终端的局部计算能力，提高舆情特征数据预处理的能力，同时利用敏感词分析过滤促进特定高敏感信息尽早发现和处理。提高网络社团前端局部计算智能，可对舆情信息按特征进行逐层抽取分析，对低价值舆情信息进行过滤，提高信息价值特性分析。
图 1舆情大数据采集与基本特征挖掘
利用网民自身影响力、网民社会网络关系、网民交互行为次数(回帖、转发、点赞次数)等因素进行集成分析，结合PageRank 算法对意见领袖进行挖掘。当确定意见领袖后，对意见领袖发布内容进行敏感性分析，依据意见领袖影响力分析对舆情传播进行预测，有效抑制不良舆论信息通过意见领袖快速传播。基于意见领袖进行舆情预判具有特定的优势，可在舆情萌芽期对意见领袖发布内容进行自动筛查，以较高的网民筛查效率对有一定危害性的网络舆情信息进行源头控制。在网络舆情蔓延期，利用意见领袖分析其粉丝群的情感倾向，对舆情态势进行一定程度的导控，以较小的代价加速正面舆情传播效率，缓解舆情诱发群体事件的可能性。
综上所述，国外对于此次群众路线教育实践活动所做的研究和报道，无疑给我提供了另一种学术思维和认识维度，这将有助于我们从另外一个角度深化对于群众路线内涵的认识。当然，由于受到西方舆论、意识形态以及习惯性思维模式等因素的影响，尤其是境外报纸报刊要考虑到其受众层面的可接受性，因而其研究和报道不免带有一定的局限性甚至是谬误。这些都需要我们认真鉴别，并在此基础上对其关于群众路线的报道和研究进行梳理，对其发表的不同观点进行甄别，以期以更加自信的心态和开阔的眼界，推动党的群众路线理论研究不断向前发展。
由于网络舆情内容敏感性有很大差别，对于一些危害性较高的舆情需要及时处理，以免给舆情管理带来风险。舆情信息在利用网络社区分区映射后，直接传给舆情特征挖掘中的Storm模块来实现舆情敏感性特征挖掘、舆情主题分类、网民行为检测等。对于敏感性要求不高的网络舆情信息通过映射处理后，通过专门的数据库数据接口定时批量传给特征挖掘层的基于Spark的网络特征分析模块，由于Spark是基于内存的云计算模式，在特征计算时不需要像Hadoop在不同系统之间进行硬盘读写，对于具有迭代特征的舆情信息挖掘可提高舆情计算效率。可利用Spark对网络舆情领袖特征、网络舆情传播路径、舆情衍生动力进行挖掘，有效把握舆情影响和演化的特定要素之间的内在关系。
在特定的舆情特征获取模式下，有时需要对舆情整体特征进行快速地统计查询。网络舆情有时信息量很大，但其对查询精度要求有时不是非常高。这时候可以利用BlinkDB的统计采样机制对部分大量历史舆情数据进行查询，可以在较高的置信度内快速对舆情总体特征进行统计分析，对热点舆情进行汇总、对网民行为概貌进行查询，从而快速把握网络舆情发展概貌，及时对舆情进行初步判断。
2大数据背景下基于复杂网络的网络舆情态势智能分析
大数据背景下网络舆情分析机制离不开大量的数据统计计算，建立良好的统计模型是舆情智能化处理的关键，本文在深度学习基础上将网络舆情信息挖掘和统计方法集合起来解决舆情分析精度和舆情统计效率问题，如图2所示。网络舆情空间基本可以划分为由网民构成的社会网络、舆情事件构成的事件网络、网民与舆情事件之间的二分交互网络构成。在构建的网民社会网络和舆情事件网络中利用统计方法进行链接预测，利用关联规则对网民关系进行挖掘，发现潜在的网民关系。在舆情基本特征信息有效挖掘基础上，利用聚类方法对舆情事件网络主题进行聚类分析，进而对网民在舆情事件衍进中的交互作用进行初步分析。
图 2大数据背景下网络舆情态势分析
舆情有效分析需要舆情智能化作为支持，如何从大量的舆情文本中发掘有效的舆情趋势和演化态势是舆情分析的核心问题。近年深度学习成功地在图像识别领域获得突破，诸如CNN，RNN等网络为舆情数据分析提供了新的思路。在舆情分析中，可利用深度学习方法对舆情文本信息进行学习，通过对舆情文本分词、相关性分析、上下文分析、情感分析等对文本挖掘方法进行智能化处理，让机器学习舆情相关规则。由于分析舆情主要不是仅仅对已经发生的舆情进行统计，更重要的是要对舆情未来发展态势进行预测，形成有效的预警机制。最近在深度学习领域针对小样本和图网络方法的深度学习为舆情预警问题提供了较新的研究思路，利用图网络可以利用网络边进行部分推理计算，这将弥补大数据背景下舆情数据往往仅仅研究其内在相关性，而无法处理预测推理的问题，图网络技术的引入将给舆情演化和预警将带来新的研究突破。可以利用TensorFlow，Pytorch建立舆情深度学习框架，利用图网络以舆情事件为节点，舆情事件之间的关系为边，在贝叶斯网络基础上对网络舆情事件进行演化推理，预测舆情事件的走向。
利用复杂网络方法可以对舆情网络进行网络社团发现检测，对网络社团规模变化进行分析，对网络社团检测的效率进行算法分析，提高网络社团检测精度。对网络交叠节点在舆情信息交互中的作用进行评估，对网络链接在舆情传播中的作用进行分析。一方面从舆情中观角度把握网络舆情观点的极化和规模效应，为网络舆情预警奠定基础。同时，对网络舆情进行团落优化，推进网络舆情大数据在社团局部进行深度学习计算。对社团间舆情信息交互进行分析，深度分析舆情信息在团落间的交互规律。
第一，有组织犯罪的成员应当达到3人或3人以上。有组织犯罪作为一种组织性犯罪，其成员自然不可能是一个，而两个人也很难被称为组织。实际上，有组织犯罪的成员至少有四、五人，一般都能达到十几人、几十人，只有3个人的是极个别情况。而像组织遍布世界各地的意大利“黑手党”这种黑社会组织，其党徒有几十万之多。
智能预警机制在网络舆情态势信息的基础上，通过舆情演化基本特征和网民情感分析建立舆情数据库，利用贝叶斯统计加入网络舆情的先验概率，来调整舆情预测精度，进而修正样本采样。基于时间序列对网络舆情事件的产生、发展、驱动要素、扩散途径等统计特征量化，再结合当前的网络舆情态势特征进行综合计算，特别是对舆情事件的负面信息积累进行时间序列统计分析，把握舆情相关事件逐次激发、阶越的规律，对舆情进行长期记忆和短瞬爆发的仿真。用大数据统计模型如 Adaboost，贝叶斯统计、马尔科夫预测和时间序列分析等方法对舆情模型进行分析和规约，实现对舆情发展趋势的预测。
3面向智能化的网络舆情预警机制分析
利用事件关键词建立基于特征词的舆情事件网络，利用网民对事件的关注情况建立网络舆情事件与网民之间的关注网络。利用时间加权的资源分配方法对事件网络进行标识，进行网络链接动态预测。基于网络事件的自身影响基本特征，通过网络进行资源分配算法计算，当网络分配算法达到一定平衡后，可以预测舆情事件的网络影响能量，并初步把握舆情事件潜在的衍生关系和网民之间潜在的朋友关系。
湿法氧化分解钼精矿方法制备的氧化钼的氨不溶钼低，提高了从氧化钼到钼酸铵过程的金属转化率，具体工艺技术参数：反应温度200～220 ℃，氧气分压0.80～1.20 MPa，固液比1∶6～1∶15，搅拌转速500～650 r/min，保温保压时间为300～360 min，在上述工艺技术参数下制备的氧化钼氨不溶钼低于0.50%。
图 3网络舆情预警机制分析
利用统计抽样理论可快速获取网络社团的意见偏好，同时可探索舆情大数据计算的可分布性。将信息统计计算任务分解成多个细粒度的子统计任务，建立舆情大数据统计分析模式。通过LSTM(长短程记忆模型)对舆情特征进行深度学习，利用贝叶斯网络将舆情先验信息和网民即时行为信息结合起来，利用统计方法对舆情数据进行分层统计计算以便快速获取舆情的概貌特征，利用Sting(统计计算格)提高舆情大数据的统计效率，拓展聚类算法对舆情事件特征进行聚类。利用关联规则对舆情相关性进行测度，以便更好地将同类舆情进行主题归并，利用分类方法尽快将舆情信息进行分类。在舆情挖掘计算中考虑舆情信息的关联规则、聚类计算、分类计算的可并行性，以期提高舆情大数据计算效率。通过舆情智能计算和趋势分析，得到舆情主题发现、对网民情感趋势分析和网络链接推理，为舆情预警决策提供舆情态势分析要素。
通过人机协同智能分化将舆情决策者的定性认识和机器系统的舆情定量分析结合起来，在统计智能计算基础上，从舆情的危害性和舆情发生概率上对舆情大数据进行分析，提高舆情大数据的价值特性。对舆情区域分布和统计分布进行分析，建立舆情预警模型，注重预警分析的柔性，引导网络用户积极对事件的真实性进行评测。
在大数据背景下舆情预警可有效降低舆情管理风险，建立舆情预警机制可重点关注以下方面：
本研究针对我院收治的82例患者的血管超声检查结果进行对比分析后发现，＞60岁组在性别、吸烟史、高血压、糖尿病、冠心病、下肢动脉疾病的比例明显高于≤60岁组，P＜0.05。这也进一步表明颈动脉狭窄与年龄呈现正相关，年龄越大意味着颈动脉病变发生率越高，进而引发脑卒中的几率就越高。分析其原因与老年人免疫功能下降、血压升高、代谢紊乱等一系列不良因素相关。老年人下肢动脉病变和冠心病的发生率较高，进而颈动脉病变的发生率随之升高。
第一，基于意见领袖的网络舆情预判机制。网络舆情分析中意见领袖由于其特殊的地位和作用受到广泛关注，意见领袖在网络舆情的萌芽、蔓延、高涨、消散等多个过程都具有较大的影响作用。大数据背景下网民人数规模巨大，要快速对网络舆情的发展态势进行预判，需要快速挖掘意见领袖这类影响网络舆情发展的核心要素，并对其进行跟踪分析，预测其在网络舆情发展中的影响。
之所以出现这种情况有着多方面的原因，首先蛋鸡由于不断的产蛋，生殖系统极易受到细菌感染，很容易发生输卵管炎等问题，造成产蛋率降低蛋品质变差，而养殖场为了消除不良影响就会使用一些抗菌药物用于治疗，而所用的药物会伴随着产蛋残留在鸡蛋中，形成了鸡蛋药残超标。
在网络舆情大数据采集处理中，首先对舆情信息利用Hadoop等技术进行分布式采集，因为网络舆情本身就分散在网络世界的各个不同的区域，利用分布式采集技术可以提高采集效率。同时，因为采集的舆情信息往往存在格式不同、语言结构不同、标识量不同等因素，需要对舆情信息进行预处理，将相关数据进行格式转换，对恶意欺诈信息进行预标识，对垃圾信息进行清洗过滤。建立Map-Reduce机制，将各层网民相关信息处理进行分解映射和规约，解决舆情大数据采集的基本效率问题。将有效的舆情数据按其标识值进行分类存放，存入网络社区舆情数据中心。这样，一方面可以利用局部的舆情数据中心将规模化的舆情数据有效管理起来，体现分而治之的思想，提高舆情数据特征采集效率。另一方面，网络舆情本身具有特定的社区特性，很多舆情信息、舆情行为人具有聚类特性，部分舆情特征只需要在这些舆情中心内就能完成特征挖掘。
大数据背景下网络舆情管理不仅仅要关注舆情数据规模问题，更重要的工作是如何快速帮助决策者获取有价值的舆情基础特征信息，对舆情信息进行挖掘分析、预测舆情发展态势。目前大多数舆情信息都以不同结构和形式散落在不同的信息主题下，对于一些热点主题，舆情信息采集和集成的工作量很大，舆情数据管理将面临新的挑战。
舆情大数据深度挖掘的主要目的不能仅仅停留于统计描述，更重要地是要对舆情进行有效预警，预警机制如图3所示。由于大数据背景下的网络舆情预警涉及多个维度的问题，在舆情态势数据基础上要对舆情模型进行统计验证。在舆情模型建立和舆情数据的机器学习过程中挖掘网络舆情演化基本规律，并通过多层次规约形成舆情知识，存入舆情知识库中。将舆情专家和舆情重点事件的发生、发展、高潮、衰退过程和相应的处置进行分类，尝试建立舆情知识元和知识链，形成舆情智能管理的知识基础。
采用网络链接预测的优势在于可提高事件关联分析能力，可预测事件下一阶段可能衍生的其他事件，为舆情调控做准备。对特定事件分析潜在的关注网民群体，预判将要发生的群体行为。在特定场合下，还可设置网络舆情预测事件自动推送机制，对网络进行舆情引导。
第三，基于记忆的网络舆情预判机制。在网络舆情预判分析中，网民由于其自身偏好与对舆情事件认识的不同而产生不同的舆情情感倾向，有时网络舆情事件虽然在当时没有发展为有较高影响力的网络舆情，但它会给网民群体留下记忆，当网民受到新的刺激，将诱发形成新的网络舆情。网络舆情预判分析不仅要对当前的舆情事件进行分析，还要考虑舆情事件的历史相关事件和演化趋势。要根据舆情主题把握不同网民群体对相关类舆情事件的情感变化情况，对不同时期网民的意见倾向进行一定的时序分析，探寻基于记忆的网络舆情事件发展规律。
此外，在思想政治教育中，重点还要加强职业道德教育，指导学生养成良好的职业道德修养，珍惜自己所拥有的工作机会，“干一行、爱一行、专一行”。工作过程中积极遵循职业要求活动准则，这不仅有利于个人敬业精神的塑造和单位工作的开展，同时对社会和谐的维系也有着一定的积极作用。
在网络舆情预判中引入舆情深度学习将提高舆情预判的智能化层次，利用LSTM(长短期记忆模型)使得舆情预判分析中充分考虑网民情绪随时间对舆情特征记忆演化情况，智能模拟网民对舆情的情感演化，对长周期舆情事件、带有反转性特征的舆情事件提供更直接的赋能支持。利用LSTM模型使得舆情情感分析突出网民对舆情事件记忆特征，更有效地反映网络舆情在网络社群中的行为量化特性，挖掘网民对网络舆情事件的承压能力和潜在的记忆累计能量，在一定程度上对舆情相关事件逐次激发、阶跃的情况进行预判，防止群体性行为事件发生。
第四，面向负面网络舆情的自动预警识别。舆情大数据分析的重要目标在于对舆情预警分析，而舆情预警智能化的核心要素在于舆情自动预警识别。识别网络舆情不能仅考虑舆情事件的关注热度情况，要充分考虑舆情事件本身的负面敏感性、舆情受众的规律、传播效率等特征。
本文通过深入分析，考虑从舆情负面敏感特征，舆情关注程度，舆情传播扩散，网民情感倾向，网民网络行为等5个方面来综合分析网络舆情自动预警识别。其中网络舆情事件敏感特征主要判断负面舆情事件的危害性、安全敏感性等情况，利用文本分析方法构建敏感特征词库，利用Jieba进行突发事件描述分词处理，计算突发事件的敏感词累计数，利用Word2Vec进行同类词合并加权统计；舆情关注程度主要考虑网络舆情的影响规模，利用回复和评论数进行自动统计；舆情传播扩散情况主要量化识别舆情的发展趋势，利用转发数、表态数和转评次数来统计；网民情感倾向主要识别受众网民对舆情事件的情绪反应情况，利用SnowNLP和深度学习方法对评论内容进行文本情感分析，自动测度网民情感极化情况；网民网络行为主要测度事件发布者和转发者的网络影响力和舆情演化动力。利用粉丝数和发布微博数来进行自动测度。将舆情敏感特征、舆情关注程度、舆情传播扩散、网民情感倾向和网民网络行为按照AHP方法建立比较矩阵，设定相应的层次权数，利用各指标计算加权结果，系统自动识别出高于舆情预警阈值的网络舆情事件，提请决策者加以密切关注。
网络舆情自动预警系统将利用可采集的网络舆情特征信息，通过AHP方法建立网络舆情综合自动预警识别机制，可以从多个维度综合考虑负面舆情危害性、舆情影响规模、网民情感倾向和舆情传播趋势等方面影响，更好地对网络舆情进行定量测度，提高负面网络舆情识别的效率。
In Eq. (2) the TMC band gap Eg, AlGaAs can be obtained by an interpolation between the band gaps Eg, GaAs of the two binary materials with the Al component x[14]
在网络舆情预警机制基础上，将预警处理结果和舆情发展态势进行对比分析，同时利用深度学习提高舆情态势智能预测水平，利用大数据可视化技术对预警进行网络展示，辅助提高舆情预警决策者的决策水平。建立舆情管理知识图谱，通过预警实践深入探索舆情演化和预判特征，及时总结舆情预警相关经验和提高舆情预判能力。
4 结 论
本文紧紧围绕大数据背景下网络舆情管理中的关键问题，探讨了舆情预警智能分析机制的构建。从网络的角度构建网络舆情大数据特征信息获取架构，利用网络舆情社区的计算特征，将舆情多维信息特征获取计算边缘化，利用社区数据中心的局部计算能力，提高舆情特征数据预处理的能力。舆情信息按特征进行逐层抽取分析，对低价值舆情信息进行过滤，提高信息价值特性分析。根据舆情敏感性需求和及时性要求不同，选择不同的特征基本挖掘计算模块。利用深度学习方法对舆情文本信息进行学习，通过对舆情文本分词、相关性分析、上下文分析、情感分析等对文本挖掘方法进行智能化处理，利用机器挖掘潜在的特征规律。在舆情挖掘计算中考虑舆情信息的关联规则、聚类计算、分类计算的可并行性，通过舆情深度挖掘分析，得到舆情主题挖掘和对网民情感挖掘分析，为舆情趋势态势预测和舆情预警决策提供分析要素。将舆情专家和舆情重点事件的演化过程和相应的处置进行分类，形成舆情智能管理的知识基础。建立人机协同的舆情智能预警机制，充分发挥舆情决策中人的先验知识学习和机器学习的高效性，提高舆情预警的智能化，同时增加反馈机制，提高舆情智能预警的自学习能力。
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Analysis of Intelligent Early Warning Mechanism of Network Public Opinion in the Background of Big Data
Liu Ji Li Lei
(Institute of Statistics and Data Science, Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi 830012)
Abstract :[Purpose /Significance ]Strengthening the management of network public opinion and effectively predicting mass emergencies are important tasks of social innovation and governance. In the background of big data, urgent problems to be solved now in strengthening public opinion management relate to improving mining efficiency of public opinion characteristic data, enhancing prediction accuracy of public opinion trends and exploring intelligent early-warning mechanism of public opinion.[Method /Process ] This paper constructs a system of collecting public opinion and mining basic features under the background of large data, exploring the marginalization of distributed processing and text calculation of large data of public opinion, paying attention to the mining of sensitive features of public opinion, and improving the efficiency of querying public opinion features. Based on the complex network, the analysis of public opinion groups is carried out, and the ability of intelligent computing of public opinion is improved by deep learning. Evolutionary reasoning of public opinion events on the network is carried out to improve the level of intelligent analysis of public opinion situation on the network.[Result /Conclusion ]Intelligent early warning mechanism of public opinion based on man-machine collaboration is established by combining the quantitative calculation ability of public opinion in machine system with the qualitative analysis ability of public opinion decision makers, which can improve the visualization of public opinion early warning and provide a pre-control scheme for emergencies.
Key words :network public opinion; public opinion warning; early warning mechanism; big data; intelligent analysis
收稿日期： 2019-08-20
修回日期： 2019-10-16
基金项目： 国家自然科学基金项目“基于网络社群的网络舆情演化分析及突发事件预警机制研究”(编号： 71261025)；新疆财经大学人文社会科学重点项目“面向大数据分析的新疆网络零售商声誉评价及影响效应研究”(编号： 050316B04)；新疆维吾尔自治区高校科研计划项目“大数据背景下基于深度学习的网络评论智能统计分析”(编号： XJEDU2019S1006)。
作者简介： 刘 继 (ORCID：0000-0002-0345-5751)，男，1974年生，博士，教授，研究方向：网络舆情、数据挖掘；李 磊 (ORCID：0000-0001-8913-0255)，女，1973年生，博士，教授，研究方向：计量分析、数据挖掘。
中图分类号： G350
文献标识码： A
文章编号： 1002-1965( 2019) 12-0092-06
引用格式： 刘 继,李 磊.大数据背景下网络舆情智能预警机制分析[J].情报杂志，2019，38(12)：92-97,183.
DOI ：10.3969/j.issn.1002-1965.2019.12.014
(责编：王平军；校对：刘武英)
标签：网络舆情论文; 舆情预警论文; 预警机制论文; 大数据论文; 智能分析论文; 新疆财经大学统计与数据科学学院论文;