基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法

本发明公开了基于AI技术和深度学习的网络舆情监测与风险预警方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理网络舆情数据，构建舆情传播图；S2、初始化图结构，构建节点属性矩阵与邻接矩阵，按时间划分为动态时序图集合；S3、利用图卷积神经网络编码节点特征，并提取结构影响力特征；S4、构建SEIR变种模型，设置节点状态集合，并引入状态记忆向量进行时间衰减加权；S5、执行状态传播与更新，并记录完整的状态更新轨迹；S6、分析感染状态节点变化，形成结构化的舆情监测结果；S7、基于监测结果与风险阈值实时预警，实现舆情监测与预警自动化。本发明结合图神经网络与状态建模，提升舆情演化识别精度与预警效率。