杨 鹤

(湖北第二师范学院 计算机学院， 武汉 430205)

基于人工免疫危险理论的微博舆情预警方法

杨 鹤

(湖北第二师范学院 计算机学院， 武汉 430205)

微博的消息爆炸式传输方式使其迅速成为舆情的重要源头，而其开放性、匿名性也决定了它是谣言和舆情事件滋生的温床。基于内容的网络舆情监控方式响应时间长，隐晦词、新词漏网率高，难以监控非文字信息。人工免疫系统中的危险理论方法是一种通过监测变化发现异常的自适应方法，通过监控发帖率、评论量等微博相关参数的改变，在舆情事件萌芽阶段及时发现危险并提出预警，为微博舆情监控提供新思路。

人工免疫；危险理论；舆情监控；微博

一、引言

微博作为一种典型的网络社交应用，自2006年诞生以来迅速成为虚拟世界中重要的信息传播工具。2016年1月CNNIC发布的《第37次中国互联网发展状况统计报告》[1]显示，2015年我国网络社交应用用户已达53001万，其中微博用户占社交应用使用率的33.5%，仅次于qq空间。与qq空间分享个人生活状态不同，微博具备更广泛的信息传播能力。在突发事件等重大事件的传播过程中，微博日益成为重要的平台和推手[2]，如何有效应对微博舆情，掌握话语权，成为当下亟需面对和解决的重要课题。与传统纸媒及网络新闻媒体相比，微博发布的信息随意性大、真实性难以保证、且传播速度快、传播范围广(呈爆炸式增长)，这使得微博舆情具有不确定性、不可控性等特点。

二、相关研究背……

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