[发明专利]基于多规则关联分析的网络舆情信息智能处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多规则关联分析的网络舆情信息智能处理方法及系统。本方法步骤包括：1)为所选对象构建标签体系，所述标签体系为树形结构，其中首先按照标签类型建立多个二级标签节点，每一二级标签节点下面设置若干层节点；2)调度器按照引擎配置为各引擎设置对应所需过滤的数据类型和接收字段，并从标签体系中读取对应标签分配给对应引擎；3)调度器在接收到消息队列数据后将数据发送给对应引擎，各引擎根据所分配标签对收到的数据进行识别，然后将识别结果返回给调度器；4)调度器根据识别结果为对应的数据设置相应标签，同时统计各引擎的处理信息并存入到任务统计库；5)任务统计库根据统计信息获取当前的网络舆情。

技术领域

本发明涉及一种基于多规则关联分析的网络舆情信息智能处理方法及系统，属于计算机软件技术领域。

背景技术

大数据标签在现阶段数据表现形式中起着重要应用，怎么把传统标签和现在的智能标签结合统一起来在舆情分析中起着重要作用。传统标签主要是数据属性上的一些标签，而大数据标签主要针对的是通过数据挖掘技术所得到的一些特征类型标签，本发明通过建立基于传统标签和智能标签的结合，并对数据智能处理来完成对数据事物的打标。

智能处理部分，由于现在数据挖掘和人工智能发展非常快，舆情需要的功能点各不相同。所以基于用户需求定制的功能系统成为了数据智能处理的迫切需求，本系统综合各个功能，提供用户按需定制功能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多规则关联分析的网络舆情信息智能处理方法及系统，针对在舆情信息多元化的现在和复杂的海量数据，构建一套多层级多分支的标签体系。当舆情分析时，提供标签化服务，为舆情分析提供快速优质的数据服务。本发明通过智能处理引擎针对不同种类的标签智能识别打标。

本发明的技术方案为：

一种基于多规则关联分析的网络舆情信息智能处理方法，其步骤包括：

1)为所选对象构建标签体系，所述标签体系为树形结构，其中首先按照标签类型建立多个二级标签节点，每一二级标签节点下面设置若干层节点，第i层节点为相邻第i+1层节点的父节点，第i+1层节点为相邻第i层节点的子节点；每一个标签只属于一种二级标签节点，一个节点有一个或多个子节点，每个子节点有一个或多个父节点；所述标签类型包括概括类标签、智能标签和业务标签；

2)调度器启动时读取配置库中的引擎配置，按照引擎配置为各引擎设置对应所需过滤的数据类型和接收字段，并从标签体系中读取对应标签分配给对应引擎；

3)调度器在接收到消息队列数据后将数据按照各引擎定义的格式发送给对应引擎，各引擎根据所分配的标签对收到的数据进行识别，然后将识别结果返回给调度器；针对有依赖关系的引擎，即引擎i的输入数据为引擎j的识别结果，则监控引擎j的数据任务状态，当引擎j任务完成后将其识别结果发送给引擎i和调度器，然后引擎i将识别结果返回为调度器；

4)调度器根据识别结果为对应的数据设置相应标签，同时统计各引擎的处理信息并将统计信息存入到任务统计库；

5)任务统计库根据统计信息获取当前的网络舆情。

进一步的，调度器根据识别结果为对应的数据设置相应标签以及该标签的上下级标签。

进一步的，所述配置库用来标明所需引擎、引擎之间的关联关系、启动引擎时配置的引擎数量、引擎对应的标签定义、引擎接收的数据类型、接收字段、处理后返回的字段和传输协议。

进一步的，任务统计库根据统计信息获取当前的网络舆情的方法为：根据目标数据的标签以及向下扩展的标签层级，获取到与该目标数据相关联的数据，得到该目标数据的关联数据集；然后根据该关联数据集识别该目标数据对应的事件不同阶段以及舆情传播情况。

进一步的，所述标签类型包括概括类标签、智能标签和业务标签。