基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統設計

王敏靜，王黨利，趙美枝

（1.西安翻譯學院，西安 710105；2.河北科技工程職業技術大學，邢臺 054035）

0 引言

新媒體的快速發展為新聞的傳播提供了較好的傳輸條件，新聞在狹義角度的定義是通過簡要的語言描述具有實時性事件的一種文體，新聞大數據傳播的目的是將國內外發生的某些事件被大眾所了解，新聞大數據傳播的效率與新聞傳播途徑和傳播特征有關。

新聞大數據的傳輸效率與社會的發展速度存在關系，隨著社會科技的進步，新聞大數據傳播的途徑、模式、載體格式、呈現方式都發生了巨大的改變。新聞大數據的傳播特征主要分為新聞表現形式、文體的敘述方式、大數據的狀態特征三部分，對于不同的新聞大數據信息，所對應最佳的大數據傳播特征是不相同的，只有數據與傳播特征相互匹配，才可以提高新聞的傳輸效果。

為此，為了提高新聞大數據傳播的效率，本文引入人工智能技術，設計新聞大數據傳播特征及挖掘系統。最后利用對比試驗測試，實驗證明基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統的性能，達到本文系統設計的目的[1]。本文分別重新設計新聞大數據傳播特征及挖掘系統的硬件區域和軟件區域的組件，提高系統的性能，提高新聞大數據傳播特征的挖掘準確度。

1 基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統硬件設計

本文設計的基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統硬件結構如圖1所示。

圖1 基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統硬件結構

1.1 數據采集器

數據的真實性是新聞大數據傳播特征的提取以及數據挖掘操作成功的基礎，本文設計系統硬件區域數據采集器一方面可以保證新聞數據的完整性，另一方面器件可以校驗新聞數據的真實性[2]。為了達到以上要求，本文采用GJ-HD數據采集器，此數據采集器內部數據信息傳輸的通道類型為單端16路，對于不同類型的文本新聞大數據，采用的工作頻率不同，最高振幅可以達到40M。為了提高數據采集器的適配性，采用RAM和FIFO兩種類型的數據緩沖磁盤，磁盤的運行速度快，并具有較高的保密性。

GJ-HD數據采集器結構如圖2所示。

圖2 GJ-HD數據采集器結構

觀察圖2可知，GJ-HD數據采集器的工作電壓為220V，內置電池容量為5000mV，具有12位的數據分辨率，采用GK增益集卡，實現需要挖掘新聞大數據信息的全部轉換。數據采集器的實際內存為64G，并設計200G的虛擬硬盤，在系統中校驗的采集速率為 640kB/s。

1.2 數據分析器

本文系統設計的核心是完成新聞大數據傳播特的提取和數據特征的挖掘，數據分析器必不可少，此器件的工作任務是將新聞大數據包內的所有數據進行分析，分析出新聞大數據的核心思想、價值觀、關鍵詞等其他信息點，為新聞大數據傳播特征的挖掘奠定數據基礎。根據以上數據分析器需要完成的工作，本文選擇i9系列的數據分析器，此器件的運行空間為128G，根據運行需求，還設置了4個移動空間外接接口，以備不時之需。

數據分析器結構如圖3所示。

圖3 數據分析器結構

觀察圖3可知，器件的分析速率可以達到650KB/s，數據分析器采用USB3.0接口協議，穩定數據的向外輸出穩定性。器件的lan通道數為1，CAN的通道數為2位，支持candf運行技術，儀器對于大數據文本的輸出速率為10000幀每秒，保證儀器的工作效率。數據分析儀的工作電壓為12V，工作電流為5A，為了排除其他器件信號的干擾，器件的外殼整體采用塑料材質。數據分析儀最大的優勢是，可以根據實際工作環境，電壓可由12V轉為5V。數據分析儀輸出的任何數據分析結果都會進行Lan格式的加密，以便出現數據泄露，造成不必要的麻煩。

1.3 中央控制器

中央控制器是系統硬件區域運行的重要器件，主要的工作是驅動系統內所有的器件，另外控制各個器件的運行狀態，一旦系統出現異常狀態，中央處理器立刻進行內部分析，快速找到故障點，完成問題控制與解決。中央控制器位于系統硬件區域的核心位置，與周圍相連接器件的連接方式為交互連接，實際上中央控制器需要與系統內部所有器件進行連接，因為工程量大，中央控制器與重要器件連接，通過間接的方式實現全部連接。中央控制器電路圖如圖4所示。

圖4 中央控制器電路圖

中央控制器內部采用MP/MC和DCNF互相集成的接口，器件輸出的所有指令都是64位數據條，器件以信號波分析的形式實現控制功能，為了提高系統的運行效率以及故障修復率，中央控制器也需要接收其他器件的信息讀寫請求。中央控制器的有效工作電壓為3V～6V，控制器內部集成了轉換電路和控制電路，由靜態的Flash控制，避免電路內部信息的自動篡改，簡化電路連接復雜度，提高運行效率。

1.4 傳感器設計

傳感器在本文設計的基于人工智能技術的新聞大數據傳播特征及挖掘系統硬件區域的作用是連通系統內部所有器件的發送信號，完成數據傳播特征的集成，在硬件區域進行執行。傳感器的靈敏度為68D，最大輸出幀率為35Hz，傳感器的外接接口類型為Lan接口、USB接口、3IO接口以及RS232接口，保證傳感器的應用范圍。傳感器內部電路圖如圖5所示。

圖5 傳感器內部電路圖

另外傳感器內部結構為全固態結構，可以降低外界的干擾波，提高傳感器的傳輸效率。傳感器支持N/S雙級轉換檢測，并且運行協議為CAN2.0通信協議，器件最大消耗電流參數為80ma，響應啟動速度為5ms，使用的有效環境溫度區間為-40℃～+40℃，輸出阻抗小于500，可以降低傳感器輸出的負載數據，提高運行速率，保護系統內電池的健康[3]。傳感器的介質強度小于100uA，器件的獨立線性度為0.05%，降低新聞大數據傳播的誤碼率。

2 基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統軟件設計

人工智能技術是用于模擬、擴展人類行為的技術，被廣泛地應用于多個領域，人工智能技術的本質是通過集成各種器件，賦予它有關人的思想行為，使技術可以在脫離人類的時候做出與人類似的反應。人工智能技術對于本文研究的新聞大數據傳播特征及挖掘系統來說，一方面提高系統的運行速度和數據特征的挖掘深度，另一方面考慮到新聞大數據的特殊性，本文在人工智能技術的基礎上，進一步分析人工智能網絡傳輸協議，保證新聞大數據傳播的保密性。

人工智能技術的網絡傳輸協議具備正常的網絡通信協議的功能，與其不同的是人工智能技術的網絡傳輸協議轉發過的文件都進行加密處理，并且協議與人工智能技術數據相連接，提高人工智能技術的調用速度的基礎上，為新聞大數據傳播特征的挖掘提供運行條件。基于人工智能技術的網絡傳輸協議的本質是網絡藍本，將傳統的網絡協議進行二維處理，激活人工智能協議的對接屬性。網絡協議的二維處理方法是利用離散傅里葉規則算法，根據需要處理的新聞大數據傳播特征信號接入系統的數據分析其中，將系統數據載波和隨機碼相互同步，此時網絡通信協議的頻域會發生波動，波動幅度與網絡協議對接屬性的切合函數如式(1)所示：

其中，n表示當前入網協議信號數據的測量關系指數；r表示當前數據信號可執行性定義域；?為當前提取信息數據頻域的測量關系值；x（r）表示信號控制端的數據序列；y（n）表示中控區信號接收序列；ρ表示網絡協議屬性激活過程中轉碼的阻隔值。

根據切合函數的約束，合理分配人工智能技術的網絡傳輸協議。

以上對基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統的內部結構進行分析，接下來系統具體的實現流程如圖6所示。

圖6 基于人工智能新聞大數據傳播特征及挖掘系統流程

1）首先將系統初始化，系統的中心控制器驅動硬件區域所有的硬件設備，數據采集器采集需要挖掘的新聞大數據包，并且采集后對數據進行降噪處理，最終向數據分析器傳輸格式完成的數據向量集合；

2）數據分析器協同軟件區域構建傳播特征模型，提取出新聞大數據傳播的特征和新聞大數據的傳播導向，將此類信息最后匯總為一個數據包，存儲在系統數據庫內；

3）最后將數據包發送到人工智能技術協議關聯的各個數據節點中，進行新聞大數據傳播特征關聯計算，計算結果利用人工智能技術網絡通信協議傳到系統的中央控制器，實現新聞大數據傳播特征的挖掘。

3 實驗分析

通過以上的論述，完成了基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統的設計，為了檢驗此系統是否具有數據特征挖掘功能，系統的運行參數是否達到要求，本文設計對比測試試驗完成檢驗。測試選擇基于數據分析的新聞大數據傳播特征及挖掘系統和基于區塊鏈技術的新聞大數據傳播特征及挖掘系統作為傳統的對照系統，共同完成測試，保證試驗的公平性，避免試驗結論出現偶然性。本次試驗測試的檢驗原則是分析不同系統對于相同內容的新聞大數據特征的讀取延遲以及關鍵詞挖掘的準確度參數，得出試驗結果。測試在開始前準備三份5000字的新聞大數據包，在試驗開始時，在三份預備文本中選擇一個作為本次試驗的試驗樣本。試驗測試需要準備計算機和數據分析器，選擇同一時間開始試驗，等待三個系統全部輸出系統得出的文檔結果，試驗測試[4]。工作人員將計算機內部的數據信息進行整理，分析試驗數據，得出試驗結論。

按照本文設計的對比試驗測試流程，整合試驗數據后，得到以下試驗數據結論：

表1 挖掘時間實驗結果

挖掘準確率實驗結果如圖7所示。

圖7 挖掘準確率實驗結果

1）三種系統最先提交測試結果的是基于區塊鏈技術的新聞大數據傳播特征及挖掘系統；最后提交運行結果的是基于數據分析的新聞大數據傳播特征及挖掘 系統；

2）經過專業的數據傳播延遲檢驗儀器得到本文設計的系統和基于區塊鏈技術的新聞大數據傳播特征及挖掘系統不存在特征區域延誤，另一個系統在大數據傳播特征輸出時存在延遲；

3）本文設計系統得出測試新聞大數據傳播特征關鍵字與真實的特征關鍵詞的詞義基本相同，但是其他一個特征關鍵詞的表達文本不同；基于數據分析的新聞大數據傳播特征及挖掘系統得到測試樣本的傳播特征關鍵詞匹配度為93%，出現一個完全不正確的特征，并且其他傳播特征基本相同[5]。基于數據分析的新聞大數據傳播特征及挖掘系統輸出的特征關鍵詞匹配度為96.5%，其他數據傳播特征基本相同。

通過對比三個試驗測試結論，可以了解本文設計的基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統不存在數據特征讀取延遲，并且新聞大數據的特征關鍵點的挖掘結果與正確特征的匹配度高達98%，所以，可以證明基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統的實際性能達到要求，可以進行應用。

4 結語

本文在基于人工智能的新聞大數據傳播特征及挖掘系統硬件區域設計了數據采集器、數據分析器、中央控制器以及傳感器，每個器件的性能都是最高配置，以便實現系統軟件區域功能的調用。在系統的軟件區域不僅根據新聞大數據傳播特征及挖掘的需求，植入了人工智能技術，并且重新構建了人工智能網絡運行協議，提高系統的運行效率。最后完成基于人工智能技術的新聞大數據傳播特征及挖掘系統的設計，相信通過本文的設計，可以為新聞傳播模式制定的過程中給予正確的新聞導向，提高新聞的傳播效率。