人工智能的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)

波士頓大學

0 引言

近年來，隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，人們的生活水平得到大幅度提升，尤其是在計算機信息技術(shù)的全面推行中，人們的生活方式和生產(chǎn)方式都發(fā)生了較大的變化，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)與人們的生活密不可分。現(xiàn)如今，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們發(fā)聲的重要平臺，網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)的傳播有著一定的特征，需要對其進行有效的監(jiān)督和管理，為此應(yīng)當充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的作用，有效挖掘網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的監(jiān)管模式，采用先進的思維方式，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，從而營造健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

1 網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播的特征

（1）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播渠道比較廣泛，信息量較為龐大，而且網(wǎng)絡(luò)輿情信息具有交互性和即時性，并且能夠?qū)崿F(xiàn)自主性傳播；（2）網(wǎng)絡(luò)輿情屬于“微傳播”，呈現(xiàn)出病毒性傳播形式，傳播速度非常快，而且覆蓋的面積十分廣泛，能夠造成極大的影響；（3）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播具有動態(tài)性，能夠?qū)崿F(xiàn)全方位的傳播，體現(xiàn)了綜合性、立體式傳播特征；（4）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播具有一定的突發(fā)性，信息很容易發(fā)酵，其傳播呈現(xiàn)出幾何裂變特征；（5）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的指向非常明確，而且大部分屬于泛娛樂化傳播；（6）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播體現(xiàn)了網(wǎng)民利益的選擇性，而且能夠形成線上和線下的互動，傳播成本比較低[1]。

2 人工智能的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播關(guān)鍵技術(shù)

2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)采集技術(shù)

基于人工的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播中，需要應(yīng)用科學的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)采集技術(shù)，其作用在于確定輿情的主題，采集初始信息，為后續(xù)的特征挖掘工作奠定扎實基礎(chǔ)。比如說，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲于網(wǎng)絡(luò)中的各個平臺抓去敏感點和信息熱點，如微博、微信、貼吧等平臺。當前使用較多的爬蟲程序有主題爬蟲系統(tǒng)、通用爬蟲系統(tǒng)和深度爬蟲系統(tǒng)等，不同的爬蟲程序有著不同的技術(shù)優(yōu)勢，能夠針對網(wǎng)絡(luò)輿情的特點來進行全面采集[2]。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)預處理技術(shù)

在進行爬蟲程序的初步網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)采集之后，為了滿足數(shù)據(jù)特征分析的要求，還需要對這些數(shù)據(jù)進行預處理。可通過預處理模塊去除網(wǎng)頁信息中的重復內(nèi)容，消除噪聲，進行科學的文本處理工作，最終得到數(shù)據(jù)的文本向量集。在文本預處理階段，可以通過中文分詞技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樵~集合，去除集合中設(shè)定的限制詞，統(tǒng)計每一個單詞的出現(xiàn)頻率，生成倒排索引文件，完成文本預處理工作；在特征選擇階段，則要根據(jù)倒排索引文件，來實施特征選擇工作，進行降維處理，獲取特征詞匯集合；在文本向量化階段，要統(tǒng)計特征詞匯集中每一個特征詞的出現(xiàn)頻率及其所占比例，完成文本向量。

2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情智能分析挖掘技術(shù)

在網(wǎng)絡(luò)輿情智能分析挖掘技術(shù)應(yīng)用中，需要跟蹤熱門的網(wǎng)絡(luò)輿情話題，并對其進行文本傾向分析。話題識別任務(wù)是利用預處理模塊獲得的文本向量集來進行同類型文檔的匯總，并識別出其中的熱門話題；話題跟蹤任務(wù)則是通過向量化文本相似度的計算來進行處理，做好話題歸類工作。需要統(tǒng)計話題的點贊次數(shù)、評論次數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)等；文本傾向型分析則需要挖掘出文本信息中的各個觀點、情感語義等，以對文本信息的正負情感進行科學的判斷。

3 人工智能的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)的有效應(yīng)用

3.1 科學設(shè)計網(wǎng)絡(luò)信息傳感提取模塊

網(wǎng)絡(luò)信息傳感提取模塊是網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)中的重要組成部分，其功能主要在于獲取初始信息。在此模塊中，能夠提供大量的網(wǎng)絡(luò)傳感信息流，為網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)的正常運行奠定扎實基礎(chǔ)，為其后續(xù)工作的開展提供可靠的信息資源。在系統(tǒng)運行過程中提取模塊部分，可有效鏈接輸入端接口電路和客戶端網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳感器，從而獲取初始網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)，并且要對這些信息數(shù)據(jù)的節(jié)點進行編號，其初始編碼和地址編碼都由中央控制器來加以管理。在獲取相關(guān)編碼之后，還需要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)儲存器的作用，有效儲存動態(tài)數(shù)據(jù)，一般情況下，常見的處理方式是無線射頻技術(shù)，可利用傳輸電流、CAN傳輸總線、RS485傳輸串口來保障人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)主控區(qū)域信號的正常傳輸。挖掘系統(tǒng)中提取模塊的硬件設(shè)計包含了中央控制器、輸入接口電路、繼電器控制電路、無線射頻傳輸電路、地址編碼電路、FLASH儲存器、RS485串口電路和CAB總線等內(nèi)容[3]。提取模塊硬件設(shè)計的核心在于要處理好順向電流指向性電路節(jié)點端口的設(shè)計，需要根據(jù)實際情況來選擇相適應(yīng)的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。可充分發(fā)揮數(shù)據(jù)傳感器的作用，利用多線程緩沖性路徑接口來獲取核心的數(shù)據(jù)，設(shè)立明確的主控區(qū)域來管理各部分的運行狀況，確保此系統(tǒng)的穩(wěn)定性。相關(guān)技術(shù)人員，可利用提取模塊中的傳感器來建立基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情映射子集，對其進行科學的管理。

在人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)中，中央控制器中有多個內(nèi)部元件組成，其呈多條帶狀數(shù)據(jù)分布形式。要有效監(jiān)控不同的輿情大數(shù)據(jù)，需要充分考慮網(wǎng)絡(luò)輿情的點擊量和訪問次數(shù)，這就要利用多條帶交互接口設(shè)計方式來正常提取日常情形下的輿情數(shù)據(jù)，并且在提取的同時，讀入、讀出這些數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的處理效果。網(wǎng)路輿情數(shù)據(jù)形式具有多樣性，可以是文字、圖片，也可以是視頻或是其他類型，可針對不同的類型來設(shè)置相應(yīng)的數(shù)據(jù)接口，以滿足于當下不同的輿情數(shù)據(jù)形式，有效提取和傳輸網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)。在中央控制器獲取網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)之后，需要于其內(nèi)部進行有效的數(shù)據(jù)傳輸工作，構(gòu)建完善的傳輸結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮FLASH儲存器的作用，通過其內(nèi)部的傳輸接口來傳輸數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶I(yè)化，并且發(fā)布相關(guān)的指令，利用64位來進行指令傳導。

3.2 設(shè)計有效的輿論數(shù)據(jù)人工智能入網(wǎng)協(xié)議

在網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)中，其提取模塊能夠讀取大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息，但是并未充分發(fā)揮人工智能技術(shù)，不可對這些網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)信息進行科學的、智能化的分析，未與人工智能分析技術(shù)相結(jié)合，這不利于挖掘系統(tǒng)水平的提升。為此，應(yīng)當將人工智能分析技術(shù)融入提取模塊中，在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的支持下，拓展局域網(wǎng)絡(luò)，通過增設(shè)人工智能入網(wǎng)協(xié)議來實現(xiàn)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和局域網(wǎng)絡(luò)之間的對接，為網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)的發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。可基于其網(wǎng)絡(luò)需求，來應(yīng)用適宜的網(wǎng)絡(luò)藍本，采用隨機網(wǎng)絡(luò)代碼，使之與人工智能網(wǎng)絡(luò)協(xié)議載波同步，轉(zhuǎn)變網(wǎng)絡(luò)屬性，實現(xiàn)有效的對接。這并不是一個簡單的工作，具有一定的復雜性，屬于二維判定。可遵循一定的變化原則來控制數(shù)據(jù)傳輸信號，當其進入到人工智能局域網(wǎng)絡(luò)中，信號源會發(fā)生一定的變化，可通過傳輸協(xié)議，于系統(tǒng)中直接提取模塊中的信息，利用中央控制區(qū)來進行相應(yīng)的管理[4]。

3.3 有效挖掘輿情大數(shù)據(jù)傳播特征

在增設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)協(xié)議之后，可于局域網(wǎng)中對網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進行科學的分析，實施輿情二次語義處理。首先，應(yīng)當先對網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進行一次處理。處理內(nèi)容主要在于基于人工智能，采集網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)數(shù)據(jù)，去除網(wǎng)頁中的重復信息以及進行良好的去噪工作，通過文本特征來進行初始化操作，獲取輿情文本數(shù)據(jù)，具體操作流程如下：首先對網(wǎng)絡(luò)輿情信息進行去重去噪處理，然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情特征進行相應(yīng)的選擇，實施文本向量化，根據(jù)分析處理結(jié)果來判斷此網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)是否符合代碼準入標準，如若是符合則可以啟動延時，如若是不符合則延時時間消耗完畢。在進行一次處理之后，還需要再實施二次處理，二次處理主要在于分析挖掘處理，可消除特征延時性時間序列模型。其目的在于對網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進行特征分析，高度識別網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的相關(guān)信息并跟蹤話題，對輿情數(shù)據(jù)的導向進行科學評估和分析，可通過適宜的算法來整合信息文本向量，挖掘出網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)特征，找到其中的關(guān)聯(lián)性。

4 結(jié)語

總之，21世紀是一個信息化時代，網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)的傳播給人們帶來了便捷，與此同時也存在一定的負面影響，為了有效管理網(wǎng)絡(luò)輿情，應(yīng)當充分利用人工智能技術(shù)，來挖掘網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)傳播特征，并對其進行科學把控。