摘要
本发明公开了一种基于大数据网络舆情智能干预系统及方法,包括:数据采集模块主用于实时采集文本、图像、视频数据;数据处理模块主用于针对文本、图像、视频数据分别进行针对性处理;舆情特征提取模块主用于构建舆情传播速率曲线和情感特征提取;舆情传播预测模型模块主用于采用深度神经网络架构,通过双向LSTM网络捕捉特征间的时序关联性,并引入注意力机制动态分配特征权重;舆情处理模块主用于根据预测模型输出的传播趋势预测值和情感演化路径,构建干预策略矩阵,实现不同风险等级舆情的差异化处理。本发明的优点在于:通过双向LSTM和注意力机制,根据不同风险等级,精确捕捉舆情传播的时序关联性和情感变化,实时管控和精准应对。
技术关键词
智能干预系统
数据网络
智能干预方法
深度神经网络架构
特征提取模块
数据处理模块
引入注意力机制
时序特征
视频处理单元
数据采集模块
计算机可读指令
图像处理单元
文本
风险
图像场景识别
情感特征
控制策略
网络平台
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智能电网
预警方法
计算机可执行指令
贝叶斯算法
配电网运行状态
辅助判断系统
特征提取模块
多实例
深度学习模型
文件夹
深度学习模型
语义理解模型
优化运输路线
无监督学习方法
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标签分类方法
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多标签分类器
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