一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备技术方案

本发明专利技术涉及一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备，解决了对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。舆情风险预警方法包括对舆情数据进行采集并进行筛选，划分出潜在风险数据后，对潜在风险数据进行风险等级评估，得到风险等级，根据风险等级推送至对应的处置部门。通过本方法步骤，提高了相关处置部门对舆情风险的警觉性，针对舆情风险的评估内容，对风险等级进行定量分析后将风险与对应的处置部门相关联，便于对舆情风险的管控。于对舆情风险的管控。于对舆情风险的管控。

【技术实现步骤摘要】
一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备


[0001]本申请涉及舆情预警
，具体涉及一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着信息社会的发展和互联网的普及，社会各类信息呈现出传播渠道多、传播速度快、传播范围广的特点，容易形成网络舆情。而互联网舆论环境复杂，非理性声音极易引发公众对立情绪。特别是在用户生成内容类网络平台中，大量用户生成的内容数据在给信息交流带来快捷方便的同时，也会产生一些风险，这些风险将给应用平台以及用户带来信用风险，成为酿成重大恶性事件的导火索。因此，为了尽可能减少矛盾激化、降低重大恶性事件的发生等，就需要及时了解舆论并加强对舆情j监管，现有技术中，存在对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备，解决了对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。
[0004]为实现上述目的，在第一方面，本专利技术提供了一种舆情风险预警方法，方法包括：
[0005]S1：采集预设时间段内的舆情数据；
[0006]S2：从舆情数据中筛选出潜在风险数据；
[0007]S3：将潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；
[0008]S4：根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生成舆情风险事件信息表，并将舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；舆情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。
[0009]在一些实施例中，步骤S2包括：
[0010]获取舆情数据对应的用户操作信息，对根据用户操作信息的种类和数量进行加权平均，得到舆情数据的风险系数，若风险系数超过预设阈值，则将该舆情数据列为风险数据；用户操作信息包括用户评论数、点赞数或转发数中的任一项或多项。
[0011]在一些实施例中，方法包括：
[0012]根据舆情数据所包含的关键词对舆情数据进行划分，确定具有相同或关联关键词的舆情数据集合，获取舆情数据集合对应的用户操作信息，对根据舆情数据集合的用户操作信息的种类和数量进行加权平均。
[0013]在一些实施例中，训练完成的风险模型根据以下方式得到：
[0014]构建神经网络模型，该神经网络模型的输入参数为样本风险数据，输出结果为样本风险数据对应的风险事件类型及其风险等级；
[0015]读取样本数据库中的样本风险数据对神经网络模型进行重复训练，使神经网络模
型输出结果的准确度超过预设准确度，得到训练好的神经网络模型。
[0016]在一些实施例中，方法还包括：
[0017]接收处置部门终端针对风险事件类型的发布信息，将发布信息推送给媒体终端。
[0018]在一些实施例中，方法还包括：
[0019]若某一潜在风险数据被判定为存在风险事件，则确定潜在风险数据对应的关系词，在下一次从舆情数据中筛选出潜在风险数据时，将该关键词对应的舆情数据被列为潜在风险数据的筛选指标降低。
[0020]在一些实施例中，处置部门终端包括第一处置部门终端和第二处置部门
[0021]终端，第二处置部门为第一处置部门的上级处置部门；
[0022]舆情风险预警方法包括：55配置各个风险事件类型与第一处置部门终端的对应关系，根据各个风险
[0023]事件类型将对应的舆情风险事件信息表推送给相应的第一处置部门终端，当风险事件类型对应的风险等级达到预设风险等级时，同步将对应的舆情风险事件信息表推送给第一处置部门终端对应的第二处置部门终端。
[0024]在第二方面，本专利技术还提供一种舆情风险系统，包括：60舆情数据采集模块，用于采集预设时间段内的舆情数据；
[0025]风险数据筛选模块，用于从舆情数据中筛选出潜在风险数据；
[0026]风险事件判定模块，用于将潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；
[0027]风险事件处置模块，用于根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生65成舆情风险事件信息表，并将舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；舆
[0028]情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。
[0029]在第三方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
[0030]在第四方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储70器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，一条或多条计算机程序指令
[0031]被处理器执行以实现第一方面所述的方法。
[0032]区别于现有技术，上述技术方案对舆情数据进行采集并进行筛选，划分出潜在风险数据后，对潜在风险数据进行风险等级评估，从而得到风险等级，
[0033]根据风险等级推送至对应的处置部门，提高了相关处置部门对舆情风险的警75觉性，针对舆情风险的评估内容，对风险等级进行定量分析后将风险与对应的处置部门相关联，便于对舆情风险的管控。
[0034]上述
技术实现思路
相关记载仅是本申请技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本申请的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本申请的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本申请的具体实施方式及附图进行说明。
附图说明
[0035]附图仅用于示出本专利技术具体实施方式以及其他相关内容的原理、实现方式、应用、
特点以及效果等，并不能认为是对本申请的限制。
[0036]在说明书附图中：
[0037]图1为本专利技术第一示例性实施例所述舆情风险预警方法的步骤示意图；
[0038]图2为本专利技术第二示例性实施例所述舆情风险预警方法的步骤示意图；
[0039]图3为本专利技术第三示例性实施例所述舆情风险预警方法发布信息推送示意图；
[0040]图4为本专利技术具体实施方式所述舆情风险系统的结构图；
[0041]图5为本专利技术具体实施方式所述舆情风险系统的另一实施例的结构图。
[0042]上述各附图中涉及的附图标记说明如下：
[0043]1、舆情数据采集模块；
[0044]11、添加监管平台；
[0045]12、设置平台预警方案子模块；
[0046]13、开启监管任务调度子模块；
[0047]2、风险数据筛选模块；
[0048]3、风险事件判定模块；
[0049]31、设置风险预警等级子模块；
[0050]32、开启风险预警子模块；
[0051]4、风险事件处置模块；
[0052]41、对应处置部门分配子模块；
[0053]42、处置部门反馈子模块；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集预设时间段内的舆情数据；S2：从所述舆情数据中筛选出潜在风险数据；S3：将所述潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；S4：根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生成舆情风险事件信息表，并将所述舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；所述舆情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。2.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，步骤S2包括：获取所述舆情数据对应的用户操作信息，对根据用户操作信息的种类和数量进行加权平均，得到所述舆情数据的风险系数，若所述风险系数超过预设阈值，则将该舆情数据列为风险数据；所述用户操作信息包括用户评论数、点赞数或转发数中的任一项或多项。3.如权利要求2所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：根据舆情数据所包含的关键词对所述舆情数据进行划分，确定具有相同或关联关键词的舆情数据集合，获取所述舆情数据集合对应的用户操作信息，对根据所述舆情数据集合的用户操作信息的种类和数量进行加权平均。4.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述训练完成的风险模型根据以下方式得到：构建神经网络模型，该神经网络模型的输入参数为样本风险数据，输出结果为样本风险数据对应的风险事件类型及其风险等级；读取样本数据库中的样本风险数据对神经网络模型进行重复训练，使神经网络模型输出结果的准确度超过预设准确度，得到训练好的神经网络模型。5.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述处置部门终端针对所述风险事件类型的发布信息，将所述发布信息推送给媒体终端。6.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张怀刚，杨勇，曾伟波，刘见奋，
申请(专利权)人：福建正孚软件有限公司，
类型：发明
国别省市：