[发明专利]一种网络舆情自动预警的方法

权利要求书

1.一种网络舆情自动预警的方法，其特征在于，包括：

S1，应用网络爬虫获取事件的相关网页文本信息；

S2，对所述文本信息进行情感分析，并得到情感分析结果，所述情感分析结果包括负面情感；

S3，对所述负面情感的事件重点跟踪，建立ARIMA模型对事件的网络舆情进行不断预测，获取动态阈值；

S4，对超过所述动态阈值的网络舆情进行预警；

所述S3中建立ARIMA模型对事件的网络舆情进行不断的预测的具体方法为：

S31，获取事件的数据，根据所述数据建立ARIMA模型；

S32，所述ARIMA模型开始预测，并计算动态置信区间；

S32，将所述动态置信区间设置为动态阈值，返回步骤S31。

2.根据权利要求1所述的一种网络舆情自动预警的方法，其特征在于，所述S31中建立ARIMA模型的具体方法为：

对数据进行预处理，得到平稳非白噪声序列；

根据所述平稳非白噪声序列，计算自相关系数和偏相关系数，并初步得到多个初模型；

根据BIC准则来检验每个所述初模型，从多个所述初模型中选出最优模型，此最优模型即为ARIMA模型。

3.根据权利要求2所述的一种网络舆情自动预警的方法，其特征在于，所述对数据进行预处理的具体方法为：

对所述数据进行序列图检验和单位根检验，得到非平稳序列；

对所述非平稳序列进行差分处理，得到平稳序列；

对所述平稳序列进行白噪声检验，得到平稳非白噪声序列。

4.根据权利要求2所述的一种网络舆情自动预警的方法，其特征在于，所述BIC准则的计算公式为：BIC＝kln(n)-2ln(L)，其中k为模型参数个数，n为样本数量，L为似然函数。