互联网舆情安全预警平台数据采集及处理软件的设计与实现

发布时间：2019-07-15 14:22

【摘要】：互联网舆情安全预警系统,是以管理科学、统计学、本体论和行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对网络上的热点,要点,频点,敏点,疑点,难点根据事实及经验进行分析判断,及时发现网络中潜在的网络安全隐患,并且在一定程度上实现了一片区域网络的实时监控的软件。目前因特网内信息量庞大,各种论断不一,提供一个高效的分析目前网络状况的系统的需求与日俱增。针对以上诸多问题,互联网舆情安全预警系统的研究是非常有价值和创新性的。中文分词算法在目前已经日趋成熟。其中包括了最大正向匹配算法,最大逆向匹配算法,双向匹配算法等等。本系统采用了结合多种算法的方式,以特定的规则来实现对用户输入的信息进行智能的分词及查询功能。本论文首先提出了课题的研究背景、国内外现状和课题的意义,并逐步过渡到“舆情概况”,“舆情搜索”,“用户行为跟踪”这三大模块的实现过程的介绍,同时介绍了J2EE技术、作为后台数据与核心算法的桥梁的基于weka软件的文件读取技术和界面层的Java GUI技术。然后,重点介绍了系统的设计和实现。设计部分着重根据系统功能提出了系统的总体设计方案及详细设计方案;实现部分详细介绍了该系统中各个功能模块的实现方法。在实现系统的同时,还进行了大量的实用性研究,论文中给出了实验数据和结果,这些结果证明系统是适用的。最后,论述了设计和实现算法及界面演示。
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图片说明：（6）知识表示：是利用可视化和知识表达技术，将挖掘结果展现在用户面前。数据挖掘的过程如图 2-1 所示。图2-1 数据挖掘主要过程示意图由图 2-1 可以看出，在每个数据挖掘步骤之后能得到一个相应的成果，数据采集后得到目标数据，数据清洗后得到清洗数据，数据挖掘后得到规则，模型评估后得到知识的表示。2.1.3 数据挖掘应用不管是研究领域还是应用领域，数据挖掘都是一个热门话题，要想利用数据挖掘技术有效地解决特定问题，就需要熟知各种数据挖掘算法，了解各种算法的适用范围。数据挖掘技术已广泛应用于学校、银行、电信、股市、保险、交通、零售等领域[6]。数据挖掘作为一种新颖的数据分析手段，在我国越来越多的企事业单位中得到应用，应用于客户关系管理、顾客行为预测、市场趋势预测等。计算机硬件性能的巨幅提升和数据库技术的飞速发展，使得企业级大数据量的计算成为现实
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图片说明： 16图3-1 舆情概况模块用例图3.2 舆情安全预警系统中舆情搜索模块分析3.2.1 本地词典生成功能分析既然为了给用户提供一个本地数据库内搜索的功能，就要涉及到搜索引擎中的中文搜索，既然提到了中文搜索，那么词典的建立是必然的结果。一般的搜索引擎中都会在服务器端设立一个可以用算法后期来维护的词典。本系统采用的是在本地硬盘中根据一定时间段的数据中筛选出关键词进行了词典的生成的方式。众所周知，互联网中一个网站的内容的数据量是巨大的，那么由 HOT-DISCOVERING 功能引擎中网络爬虫下载下来的数据更是非常庞大。我们的词典不可能每一个时间段都重新生成。所以系统中自定义的词典生成程序是和本系统是分离的，单独编译。为了以后开发人员在做词典的后期算法维护留有余地。3.2.2 中文智能搜索功能分析就像众所周知的百度，，谷歌，bing 搜索引擎，对于用户的输入都会做相应的处理，对于基于中国网络的舆情安全预警系统，必然要涉及到中国本国用户来使用中文进行相关的搜索。这样就需要用到中文分词技术。传统的中文分词方法有字符匹配法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.08;TP274.2

【参考文献】