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基于爬虫技术与智能算法的网络舆情监测

2021-06-05雍龙泉张建科

智能计算机与应用 2021年4期
关键词:百度模型

雍龙泉,贾 伟,张建科

(1陕西理工大学 数学与计算机科学学院,陕西 汉中,723001;2陕西省工业自动化重点实验室,陕西 汉中723001;3西安邮电大学 理学院,西安710121)

0 引 言

互联网技术的发展到今天,社交网络大肆兴起,人们越来越习惯于使用社交网络媒体,也越来越倾向于借助这一平台来实时分享自己的信息,发表言论、抒发情感。但是,当某一事件发生时,必将在社交网络中广泛传播,由于社交网络用户的爆炸式增长,就很可能会产生舆情,舆情将会对民众产生巨大的影响,甚至对社会安全产生一定的威胁[1-4]。因此,研究突发事件网络舆情的传播特性及演化过程,建立数学模型来探讨突发事件网络舆情演化规律及动力学分析,具有重要的现实意义[5-8]。

本文采用较为流行的网络爬虫技术从百度指数爬取某一“热门事件”的数据,并对这些数据进行预处理;进而建立Logistic微分方程数学模型,利用已有数据,采用智能算法确定微分方程解中的3个参数,最后应用于网络舆情预测。

本文的思路如图1所示。

图1 网络舆情监测流程Fig.1 Network public opinion monitoring process

下文以近期“苟晶”事件为例,说明该方法的应用。

1 实现过程

1.1 获取百度搜索指数

打开网址http://index.baidu.com/,输入关键词“苟晶”;设置时间范围为近30天,即2020.6.24-2020.7.23(时间范围可以手动设置);得到百度搜索指数如图2所示。

图2 百度搜索指数Fig.2 Baidu Search Index

百度指数,主要包括搜索指数、资讯指数、媒体指数。百度搜索指数是以网民每天在百度的搜索量为数据基础,以关键词为统计对象,科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和;……

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