人工智能论文：人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

　　人工智能论文：人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

　　近年来，随着社会经济的高速发展，人们的生活水平得到大大提升，尤其是在计算机信息技术的全面推行中，人们的生活方式和生产方式都发生了较大的变化，网络已经与人们的生活密不可分。现如今，网络已经成为人们发声的重要平台，网络舆情大数据的传播有着一定的特征，需要对其进行有效的监督和管理，为此应当充分发挥人工智能技术的作用，有效挖掘搭网络舆情大数据传播特征，转变传统的监管模式，采用先进的思维方式，构建完善的数据挖掘系统，从而营造健康的网络环境。

　　网络舆情大数据传播的特征

　　网络舆情大数据传播特征，主要体现在以下几个方面：一是网路舆情传播渠道比较广泛，信息量较为庞大，而且网络舆情信息具有交互性和即时性，并且能够实现自主性传播；二是网络舆情属于“微传播”，呈现出病毒性传播形式，传播速度非常快，而且覆盖的面积十分广泛，能够造成极大的影响性；三是网络舆情传播具有动态性，能够实现全方位的传播，体现了综合性、立体式传播特征；四是网络舆情传播具有一定的突发性，信息很容易发酵，其传播呈现出几何裂变特征；五是网络舆情传播的指向非常明确，而且大部分属于泛娱乐化传播；六是网络舆情传播体现了网民利益的选择行，而且能够形成线上和线下的互动，传播成本比较低[1]。

　　人工智能的网络舆情大数据传播分析关键技术

　　网络舆情数据采集技术

　　基于论文发表人工的网络舆情大数据传播中，需要应用科学的网络舆情数据采集技术，其作用在于确定舆情的主题，采集初始信息，以为后续的特征挖掘工作奠定扎实基础。比如说，利用网络爬虫于网络中的各个平台抓去敏感点和信息热点，如微博、微信、贴吧等平台。当前使用较多的爬虫程序有主题爬虫系统、通用爬虫系统和深度爬虫系统等，不同的爬虫程序有着不同的技术优势，能够针对网络舆情的特点来进行全面采集[2]。

　　网络舆情数据预处理技术

　　在进行爬虫程序的初步网络舆情数据采集之后，为了满足数据特征分析的要求，还需要对这些数据进行预处理。可通过预处理模块去除网页信息中的重复内容，消除噪声，进行科学的文本处理工作，最终得到数据的文本向量集。在文本预处理阶段，可以通过中文分词技术，来将数据转变为词集合，去除集合中设定的限制词，统计每一个单词的出现频率，生成倒排索引文件，完成文本预处理工作；在特征选择阶段，则要根据倒排索引文件，来实施特征选择工作，进行降维处理，获取特征词汇集合；在文本向量化阶段，要统计特征词汇集中每一个特征词的出现频率，及其所占比例，完成文本向量。

　　网络舆情智能分析挖掘技术

　　在网络舆情智能分析挖掘技术应用中，需要跟踪热门的网络舆情话题，并对其进行文本倾向分析。话题识别任务，是利用预处理模块获得的文本向量集，来进行同类型文档的汇总，并识别出其中的热门话题；话题跟踪任务，则是通过向量化文本相似度的计算，来进行处理，做好话题归类工作。需要统计话题的点赞次数、评论次数、转发次数等等；文本倾向行分析，则需要挖掘出文本信息中的各个观点，情感语义等，以对文本信息的正负情感进行科学的判断[3]。

　　人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统的有效应用

　　科学设计网络信息传感提取模块

　　网路信息传感提取模块，是网路舆情大数据传播特征挖掘系统中的重要组成部分，其功能主要在于获取初始信息。在此模块中，能够提供大量的网络传感信息流，为网络舆情阿数据传播特征挖掘系统的正常运行奠定扎实基础，为其后续工作的开展提供可靠的信息资源。在系统运行过程中，提取模块部分，可有效链接输入端接口电路和客户端网络数据传感器，从而获取初始网络信息数据，并且要对这些信息数据的节点进行编号，其初始编码和地址表慢，都由中央控制器来加以管理。在获取相关编码之后，则还需要充分发挥数据储存器的作用，有效储存动态数据，一般情况下，常见的处理方式是无线射频技术，可利用传输电流、CAN传输总线、RS485传输串口，来保障人工智能网络舆情大数据传播特征挖掘系统主控区域信号的正常传输。挖掘系统中提取模块的硬件设计包含了中央控制器、输入接口电路、继电器控制电路、无线射频传输电路、地址编码电路、FLASH储存器、RS485串口电路和CAB总线等内容[4]。提取模块硬件设计的核心在于要处理好顺向电流指向性电路节点端口的设计，需要根据实际情况来选择相适宜的控制系统结构。可充分发挥数据传感器的作用，利用多线程缓冲性路径接口来获取核心的数据，设立明确的主控区域，来管理各部分的运行状况，确保此系统的稳定性。相关技术人员，可利用提取模块中的传感器，来建立基于大数据的网络舆情映射子集，对其进行科学的管理。

　　在人工智能网络舆情大数据传播特征挖掘系统中，中央控制器中有多个内部元件组成，其呈多条带状数据分布形式。要有效监控不同的舆情大数据，需要充分考虑网络舆情的点击量和访问次数，这就要利用多条带交互接口设计方式，来正常提取日常情形下的舆情数据，并且在提取的同时，读入、读出这些数据，提高网络舆情数据的处理效果。网路舆情数据形式具有多样性，可以是文字、是图片，也可以是视频或是其他类型，可针对不同的类型来设置相应的数据接口，以满足于当下不同的舆情数据形式，有效提取和传输网络舆情数据。在中央控制器获取网路舆情数据之后，需要于其内部进行有效的数据传输工作，构建完善的传输结构，充分发挥FLASH储存器的作用，通过其内部的传输接口来传输数据，实现数据传输的专业化，并且施法相关的指令，利用64位来进行指令传导[5]。

　　设计有效的舆论数据人工智能入网协议

　　在网络舆情大数据传播特征挖掘系统中，其提取模块能够读取大量的网络数据信息，但是并未充分发挥人工智能技术，不可对这些网络舆情数据信息进行科学的、智能化的分析，未于人工智能分析技术相结合，这不利于挖掘系统水平的提升。为此，应当将人工智能分析技术融入于提取模块中，在基础网络的支持下，拓展局域网络，通过增设人工智能入网协议，来实现基础网络和局域网络之间的对接，为网络舆情大数据传播特征挖掘系统的发展提供基础保障。可基于其网络需求，来应用适宜的网络蓝本，采用随机网络代码，使之与人工智能网络协议载波同步，转变网络属性，实现有效的对接。这并不是一个简单的工作，具有一定的复杂性，属于二维判定。可遵循一定的变化原则，来控制数据传输信号，当其进入到人工智能局域网络中，信号源会发生一定的变化，可通过传输协议，于系统中直接提取模块中的信息，利用中央控制区来进行相应的管理[6]。

　　有效挖掘舆情大数据传播特征

　　在增设人工智能网络协议之后，可于局域网中对网络舆情数据进行科学的分析，实施舆情二次语义处理。首先，应当现对网络舆情数据进行一次处理。处理内容主要在于基于人工智能，采集网络舆情相关数据，去除网页中的重复信息，以及进行良好的去噪工作，通过文本特征来进行初始化操作，获取舆情文本数据，具体操作流程如下：首先对网络舆情信息进行去重去噪处理，然后根据网络舆情特征进行相应的选择，实施文本向量化，根据分析处理结果来判断此网络舆情数据是否符合代码准入标准，如若是符合则可以启动延时，如若是不符合延时时间消耗完毕。在进行一次处理之后，还需要再实施二次处理，二次处理主要在于分析挖掘处理，可消除特征延时性时间序列模型。其目的在于对网络舆情数据进行特征分析，高度识别网络舆情数据的相关信息，并跟踪话题，对此舆情数据的导向进行科学评估和分析，可通过适宜的算法来整合信息文本向量，挖掘出网络舆情的县官特征，找到其中的关联性。

　　结束语

　　二十一世纪是一个信息化时代，网络舆情大数据的传播给人们带来了便捷，与此同时也存在一定的负面影响，为了有效管理网络舆情，应当充分利用人工智能技术，来挖掘网络舆情大数据传播特征，并对其进行科学的把控。