【技术实现步骤摘要】
大数据环境下网络舆情人工智能预警系统及方法
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种大数据环境下网络舆情人工智能预警系统及方法。
技术介绍
[0002]随着网络技术的快速发展，互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台。网络舆情是公众对互联网上传播的热点问题所表现的具有一定影响力和倾向性的意见或言论的状态，目前，已有各种不同的基于舆情主题挖掘、民众情感分析等的研究。例如,应用认知情感评价模型构建情感与主题挖掘协同分析模型、基于用户注意力机制的情感分析模型等等。但是这些研究中，一方面没有集数据采集和情感分析等操作为一体的方法，另一方面对于舆情数据的采集的检索策略灵活性较差，且情感分析模型的准确率不佳。
技术实现思路
[0003]为解决上述现有问题，本申请提供一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，包括：获取网络的热度信息；其中，所述热度信息包括关键词、搜索趋势、地域范围、人群、时间区间；将所述网络的热度信息输入至网络预警模型，输出得到网络的类别；其中，所述网络的类别分为：热度网络、发展网络、负面...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，其特征在于，包括：获取网络的热度信息；其中，所述热度信息包括关键词、搜索趋势、地域范围、人群、时间区间；将所述网络的热度信息输入至网络预警模型，输出得到网络的类别；其中，所述网络的类别分为：热度网络、发展网络、负面网络、正面网络以及情感网络；所述网络预警模型由至少一个第一训练样本数据对预测函数模型进行训练得到；所述第一训练样本数据包括训练样本网络的热度信息以及训练样本网络的真实类别；依据所述网络的类别对所述网络进行分析，得到与网络舆情概率相关的信息；将所述与网络舆情概率相关的信息输入至网络舆情预测模型中，输出得到网络的舆情量化分析；其中，所述网络舆情预测模型由至少一个第二训练样本数据对逻辑回归模型进行训练得到；所述第二训练样本数据包括与训练样本网络舆情概率相关的信息以及训练样本网络的真实预警结果；若所述网络的舆情量化分析大于阈值，则生成大数据环境下网络舆情人工智能预警信息。2.根据权利要求1所述的一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，其特征在于，所述网络预警模型的构建方法，包括：构建第一训练样本集；其中，所述第一训练样本集包括至少一个第一训练样本数据；所述第一训练样本数据包括所述训练样本网络的热度信息以及训练样本网络的真实类别；将所述训练样本网络的热度信息输入至预测函数模型中，输出得到训练样本网络的预测类别；利用所述训练样本网络的预测类别与所述训练样本网络的真实类别之间的误差对所述预测函数模型中的参数进行调整，直至所述训练样本网络的预测类别与所述训练样本网络的真实类别之间的误差满足预设的收敛条件，将所述预测函数模型作为网络预警模型。3.根据权利要求1所述的一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，其特征在于，所述网络舆情预测模型的构建方法，包括：构建第二训练样本集；其中，所述第二训练样本集包括至少一个第二训练样本数据；所述第二训练样本数据包括与训练样本网络舆情概率相关的信息以及训练样本网络的真实预警结果；将所述与训练样本网络舆情概率相关的信息输入至逻辑回归模型中，输出得到所述训练样本网络的预测舆情量化分析；根据所述所述训练样本网络的预测舆情量化分析，生成所述训练样本网络的预测命中结果；利用所述训练样本网络的预测命中结果与所述训练样本网络的真实预警结果之间的误差对所述逻辑回归模型中的参数进行调整，直至所述训练样本网络的预测命中结果与所述训练样本网络的真实预警结果之间的误差满足预设的收敛条件，将所述逻辑回归模型作为网络舆情预测模型。4.根据权利要求1所述的一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，其特征在于，所述依据所述网络的类别对所述网络进行分析，得到与网络舆情概率相关的信息，包
括：依据所述网络的类别，利用统计分析方法对网络进行分析，得到与网络舆情概率相关的信息。5.根据权利要求1所述的一种大数据环境下网络舆情人工智能预警方法，其特征在于，所述大数据环境下网络舆情人工智能预警信息包括所述网络的类别，若所述网络的舆情量化分析大于阈值，则生成大数据环境下网络舆情人工智能预警信息之后，还包括：所述网络预警模型中所述网络的类别对应的舆情信息。6.一种大数据环境下网络舆情人工智能预警系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李璐昆，
申请(专利权)人：杭州金诚信息安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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