基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

摘要：

为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统.设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口.设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理.文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘.实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32％,读出延迟降低27％,可以有效缓解特征挖掘滞后问题.

关键词：舆情大数据、特征挖掘、人工智能、系统设计、数据分析、语义处理

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;F272

资助基金：浙江省教育厅一般基金Y201636713

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：176-179