基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

发布时间：2024-03-08 21:13

　　基于传播过程中信息挖掘滞后的问题,阐述设计与人工智能相关的数据传播系统、信息提取模块,采用人工智能技术和多种算法获取具有主要作用的特征键值。

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

图1提取模块硬件设计图

网络信息传感提取模块主要作为当前特征挖掘系统初始信息获取区域存在。该模块可以为系统提供大量的网络传感信息流，作为系统后续操作的原料。在实际工作中，提取模块主要通过将输入端接口电路和PC端网络数据传感器相连，获取初始网络信息流节点编号后，根据中央控制器获取当前网络信息的初始编码值和....

图2中央控制器示意图

外围电路由采集器输入接口电路、继电器控制电路、串口电路和CAN总线电路合成[3]。其核心构建包括O/I顺向电流指向性电路节点端口，电机控制性匹配结构，采集获取电路时钟，以及一个可以保证16线程的外部电源数据转换器，4个多线程缓冲性路径接口及其核心数据传感器。提取模块内部为中央控制....

图3舆情数据一次处理

1）一次处理。需要对人工智能下的采集数据以及局域网页信息进行去重和去噪处理，选择文本特征形式并将文本向量进行初始化或者格式化操作，获取局域舆情文本数据向量集，其工作流程如图3所示。局域网络属性数据会保留原始数据域名格式，需要清洗数据HTML源代码，保留数据自身内容摘要等信息。为了....

图4舆情数据特征读入延迟对比

为了体现实验公正，设计选用完全相同的2台计算机进行数据特征挖掘，数据库采用最新的BIRD数据库，关键词摘要的提取为多项提取。图4为实验对比系统舆情特征数据读入延迟对比结果。图4显示了当前两种数据传播特征挖掘系统进行舆情数据特征读入时的对比延迟。实验随机选取5组进行验证。根据数据资....

本文编号：3922399