张 雷，肖思瑶，杨泽来，王家琪

(1.重庆交通大学数学与统计学院，重庆 400074；2.重庆交通大学信息科学与工程学院，重庆 400074)

1 引言

伴随着全球移动互联网络的快速发展，网民数量爆炸式增长，舆情得以快速和广泛的传播。网络舆情是社会舆情在互联网空间中的映射，但网络作为虚拟社会，同时也是完全开放的平台，潜伏着各类人群和各种思潮[1]， 因而网络舆情相对其它舆情形态更为复杂，这种情况为舆情的调控带来了新的挑战[2]。一个有效的网络舆情的检测及调控机制可以更好的维持社会稳定、维护企业声誉。对于舆情的检测和调控涉及到舆情严重性划分和对舆情进行合理有效干预两个主要工作。同时，近年来各种智能算法在分类问题[3]、情感分析等任务上取得突破，这为重大舆情的发现和调控提供了新的手段。

对网络舆情的严重等级判断可以筛选出需要重点关注的对象，提高网络舆情的调控效率。罗平等人将舆情按照负面情感大小将舆情分为四类[4]；王宁等人综合网络舆情的各方面因素[5]，将舆情分为“蓝色”、“黄色”、“橙色”和“红色”四类，并基于灰色系统理论对舆情进行预测。

综合考虑网络舆情的各个元素，准确的模拟网络舆情，可以形象的讨论各调控手段对网络舆情的影响。Wang Y等人和姚翠友等人[6-7]基于元胞自动机，分别对网络信息的传播和舆情下个体之间的影响进行了研究；连淑娟等人[8]利用KNN算法在舆情模拟的基础上，对舆情的扩散倾向进行预测；……