一种新闻舆情智能监测分析方法、系统及计算机存储介质与流程

1.本发明属于舆情监测分析技术领域，涉及到一种新闻舆情智能监测分析方法、系统及计算机存储介质。


背景技术：

2.随着新媒体技术的快速发展，信息的传播也变的愈发便捷，在这种大背景下，任何新闻事件在短时间内都极容易被推向舆论的风口浪尖，为了降低舆论对新闻事件的影响，需要对新闻舆情进行监测和分析。
3.现有的新闻舆情监测分析主要是针对热点新闻的舆情信息进行分析，没有对新闻事件舆情对应的扩散信息和舆论导向进行深入监测和分析，因此，现有的新闻舆情监测分析方法还具有一定的弊端，一方面，现有的新闻舆情监测分析的内容具有片面性，无法有效的提高对新闻舆情检测分析的精准性，一方面，现有的新闻舆情监测分析方法无法有效的提高对新闻事件负面舆情的处理效率，另一方面，现有的现有的新闻舆情监测分析方法无法有效的提高新闻舆情监测分析的效果。


技术实现要素：

4.鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种新闻舆情智能监测分析方法、系统及计算机存储介质，实现了新闻舆情的实时监测和精准分析；
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.本发明第一方面提供了一种新闻舆情智能监测分析方法，该方法包括以下步骤：
7.s1、新闻事件基本信息获取：通过新闻事件基本信息获取模块获取该发布新闻事件对应的基本信息，其中，新闻事件对应的基本信息包括新闻事件对应的发布时间点和新闻事件对应的发布内容；
8.s2、舆情信息爬取平台基本信息获取：通过舆情信息爬取平台基本信息获取模块获取各舆情信息爬取平台对应的基本信息，进而获取该新闻事件对应的舆情信息爬取平台的数量，并将各舆情信息爬取平台按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i,...n，进而获取各舆情信息爬取平台对应的基本信息；
9.s3、舆情信息爬取平台话题信息获取：通过话题信息获取模块获取各舆情信息爬取平台话题信息，进而获取各舆情信息爬取平台对应的话题数量，并将各舆情信息爬取平台对应的话题按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m，进而获取各舆情信息爬取平台各话题对应的文本信息；
10.s4、新闻事件基本信息分析：通过数据处理与分析模块对该发布新闻事件对应的内容进行分析，获取该发布新闻事件对应的目标监测话题；
11.s5、舆情信息爬取：通过舆情信息爬取模块从各舆情信息爬取平台爬取与该新闻事件相关的舆情信息，进而根据该发布新闻事件对应的目标监测话题，从各舆情信息爬取平台调取该发布新闻事件各目标监测话题对应的关联舆情信息；
12.s6、爬取舆情信息分析：通过数据处理与分析模块对各舆情信息爬取平台爬取的舆情信息进行分析，进而统计该新闻事件舆情信息综合预警影响系数；
13.s7、舆情信息预警：通过舆情信息预警终端对该新闻事件对应的舆情信息进行预警，进而当该新闻事件舆情信息综合预警影响系数达到预警值时，进行预警，并将该新闻事件舆情信息重点处理平台发送至该新闻事件对应的舆情管理人员。
14.进一步地，所述舆情信息爬取平台基本信息包括舆情信息爬取平台对应的注册用户数量、各注册用户对应的类别，根据各舆情信息爬取平台对应的基本信息，进而构建各舆情信息爬取平台基本信息集合jw(jw1,jw2,...jwi,...jwn)，jwi表示该发布新闻事件第i个舆情信息爬取平台对应的第w个基本信息，w表示舆情信息爬取平台基本信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示舆情信息爬取平台对应的注册用户数量和各注册用户对应的类别。
15.进一步地，所述新闻事件信息分析用于根据该发布新闻事件对应的内容，获取该新闻事件目标关键词，同时根据各舆情信息爬取平台各话题对应的文本信息，获取各舆情信息爬取平台各话题对应的目标关键词，进而统计各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似度，将各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似度与数据库中各相似等级对应的相似度进行对比，进而获取各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似等级，并从各舆情信息爬取平台提取一级相似等级对应的话题数量，并将该话题记为目标监测话题，进而获取该发布新闻事件各舆情信息爬取平台对应的目标监测话题。
16.进一步地，所述舆情信息包括参与话题用户数量、各参与话题用户对应的类别和各参与话题用户对应的评价信息，进而获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的舆情信息，并构建各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情信息集合y
edp
(y
edp
1,y
edp
2,...y
edp
k,...y
edp
f)，y
edp
k表示第k个采集时间段第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的第e个舆情信息，d表示舆情信息爬取平台编号，d＝1,2,...i，...n,p表示各舆情信息爬取平台目标监测话题编号，p＝1,2,...x,...y，e表示舆情信息，e＝b1,b2,b3,b1,b2和b3分别表示参与话题用户数量、各参与话题用户对应的类别和各参与话题用户对应的评价信息。
17.进一步地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散速度进行分析，获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情信息集合，进而获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的参与话题用户数量，根据各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的参与话题用户数量，获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的扩散速度，并将各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的扩散速度与舆情信息对应的标准扩散速度进行对比，进而统计各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散速度预警影响系数。
18.进一步地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情导向进行分析，获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息，进而对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息进行分析，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合舆情导向类型，并将各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合舆情导向类型与数据库中各舆情导向类型对应的预警影响系数进行匹配对比，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆
情导向预警影响系数。
19.进一步地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散范围进行分析，根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的编号，进而调取各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的类别，将各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的类别进行相互对比，进而统计各舆情信息爬取平台各目标监测话题各类别参与话题用户的数量，并筛选出各舆情信息爬取平台各目标监测话题参与话题用户数量最多对应的类别，并将该类别记为各舆情信息爬取平台各目标监测话题主参与话题用户类别，根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题主参与话题用户类别，从数据库中提取各用户类别对应的扩散范围预警影响系数，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散范围预警影响系数。
20.进一步地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散速度、舆情导向舆情扩散范围进行综合分析，根据统计的各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散速度预警影响系数、各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情导向预警影响系数和各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散范围预警影响系数，进而统计各各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数，根据统计的各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数，统计该新闻事件舆情信息综合预警影响系数，并获取该新闻事件舆情信息重点处理平台。
21.本发明第二方面提供了一种新闻舆情智能监测分析系统，所述数据处理与分析模块分别与新闻事件基本信息获取模块、舆情信息爬取平台基本信息获取模块、话题信息获取模块、舆情信息爬取模块、数据库和舆情信息预警终端连接。
22.本发明第三方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明所述的方法。
23.本发明的有益效果：
24.(1)本发明提供的一种新闻舆情智能监测分析方法，通过对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的舆情扩散速度、舆情导向和舆情扩散范围进行分析，有效的解决了现有的新闻舆情监测分析的内容具有片面性，进而无法有效的提高对新闻舆情检测分析的精准性的问题，大大的提高了对新闻事件负面舆情的处理效率，同时也有效的提高了新闻舆情监测分析的效果。
25.(2)本发明通过从各舆情信息爬取平台爬取与该新闻事件相关的舆情信息，进而有效的获取了各舆情信息爬取平台中该新闻事件对应的舆情现状，进而为后续对该新闻事件的舆情分析提供了有力的信息基础。
26.(3)本发明通过对该新闻事件对应的舆情信息预警，有效的避免了因处理不及时而导致的更严重的舆论影响，进而有效的维护了网络的舆论环境，同时也大大的提高了对该新闻事件舆情信息处理的响应效率。
附图说明
27.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附
图。
28.图1为本发明方法实施步骤图；
29.图2为本发明系统个模块连接示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
31.请参阅图1所示，本发明第一方面提供了一种新闻舆情智能监测分析方法，该方法包括以下步骤：
32.s1、新闻事件基本信息获取：通过新闻事件基本信息获取模块获取该发布新闻事件对应的基本信息，其中，新闻事件对应的基本信息包括新闻事件对应的发布时间点和新闻事件对应的发布内容；
33.s2、舆情信息爬取平台基本信息获取：通过舆情信息爬取平台基本信息获取模块获取各舆情信息爬取平台对应的基本信息，进而获取该新闻事件对应的舆情信息爬取平台的数量，并将各舆情信息爬取平台按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i,...n，进而获取各舆情信息爬取平台对应的基本信息；
34.具体地，所述舆情信息爬取平台基本信息包括舆情信息爬取平台对应的注册用户数量、各注册用户对应的类别，根据各舆情信息爬取平台对应的基本信息，进而构建各舆情信息爬取平台基本信息集合jw(jw1,jw2,...jwi,...jwn)，jwi表示该发布新闻事件第i个舆情信息爬取平台对应的第w个基本信息，w表示舆情信息爬取平台基本信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示舆情信息爬取平台对应的注册用户数量和各注册用户对应的类别。
35.其中，在一个具体实施例中，所述舆情信息爬取平台包括但不限于微博、贴吧、论坛和博客等媒体。
36.本发明实施例通过获取舆情信息爬取平台基本信息，进而有效的提高了后续新闻舆情信息分析结果的可靠性和真实性。
37.s3、舆情信息爬取平台话题信息获取：通过话题信息获取模块获取各舆情信息爬取平台话题信息，进而获取各舆情信息爬取平台对应的话题数量，并将各舆情信息爬取平台对应的话题按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m，进而获取各舆情信息爬取平台各话题对应的文本信息；
38.本发明实施例通过获取各舆情信息爬取平台对应的话题信息，进而为该发布新闻事件目标监测话题的获取提供了铺垫。
39.s4、新闻事件基本信息分析：通过数据处理与分析模块对该发布新闻事件对应的内容进行分析，获取该发布新闻事件对应的目标监测话题；
40.具体地，所述新闻事件信息分析用于根据该发布新闻事件对应的内容，获取该新闻事件目标关键词，同时根据各舆情信息爬取平台各话题对应的文本信息，获取各舆情信息爬取平台各话题对应的目标关键词，进而统计各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似度，将各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似度与数据
库中各相似等级对应的相似度进行对比，进而获取各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似等级，并从各舆情信息爬取平台提取一级相似等级对应的话题数量，并将该话题记为目标监测话题，进而获取该发布新闻事件各舆情信息爬取平台对应的目标监测话题。
41.其中，所述新闻事件目标关键词的获取过程为：将该发布新闻事件对应的内容分割为一个一个的单词，并将分割单词中对应的停用词进行过滤，进而将过滤后的各分割单词记为候选关键词，进而从数据库中提取各候选关键词对应的权重，并将各候选关键词点对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，进而提取排名前三位的候选关键词，并将该候选关键词记为新闻事件目标关键词。
42.其中，所述各舆情信息爬取平台各话题目标关键词获取通过依据新闻事件目标关键词的获取方法进行获取，进而获取各舆情信息爬取平台各话题对应的目标关键词。
43.其中，所述各舆情信息爬取平台各话题与该新闻事件对应的相似度统计过程为：获取各新闻事件目标关键词对应的权重，将各新闻事件目标关键词对应的权重转化为向量形式，获取各舆情信息爬取平台各话题各目标关键词对应的权重，并将各舆情信息爬取平台各话题各目标关键词对应的权重转化向量形式，分别构建各舆情信息爬取平台各话题向量集合和新闻事件向量集合，并各舆情信息爬取平台各话题向量集合和该发布新闻事件向量集合分别记为a和b，将进而统计各舆情信息爬取平台各话题与该发布新闻事件对应的相似度，其计算公式δ
dr
表示第d个舆情信息爬取平台第r个话题与该发布新闻事件对应的相似度，a
dr
表示第d个舆情信息爬取平台第r个话题对应的向量集合。
44.本发明实施例通过对该发布新闻事件对应的信息进行分析，进而大大的提高了对该发布新闻事件舆情信息监测的针对性和精准性，进而大大的提高了对该发布新闻事件舆情信息监测效率。
45.s5、舆情信息爬取：通过舆情信息爬取模块从各舆情信息爬取平台爬取与该新闻事件相关的舆情信息，进而根据该发布新闻事件对应的目标监测话题，从各舆情信息爬取平台调取该发布新闻事件各目标监测话题对应的关联舆情信息；
46.具体地，舆情信息包括参与话题用户数量、各参与话题用户对应的类别和各参与话题用户对应的评价信息，进而获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的舆情信息，并构建各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情信息集合y
edp
(y
edp
1,y
edp
2,...y
edp
k,...y
edp
f)，y
edp
k表示第k个采集时间段第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的第e个舆情信息，d表示舆情信息爬取平台编号，d＝1,2,...i，...n,p表示各舆情信息爬取平台目标监测话题编号，p＝1,2,...x,...y，e表示舆情信息，e＝b1,b2,b3,b1,b2和b3分别表示参与话题用户数量、各参与话题用户对应的类别和各参与话题用户对应的评价信息。
47.本发明实施例通过从各舆情信息爬取平台爬取与该新闻事件相关的舆情信息，进而有效的获取了各舆情信息爬取平台中该新闻事件对应的舆情现状，进而为后续对该新闻事件的舆情分析提供了有力的信息基础。
48.s6、爬取舆情信息分析：通过数据处理与分析模块对各舆情信息爬取平台爬取的舆情信息进行分析，进而统计该新闻事件舆情信息综合预警影响系数；
49.具体地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散速度进行分析，获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情信息集合，进而获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的参与话题用户数量，根据各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的参与话题用户数量，获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的扩散速度，并将各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的扩散速度与舆情信息对应的标准扩散速度进行对比，进而统计各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散速度预警影响系数。
50.其中，所述各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的扩散速度计算公式为v
dr
表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的扩散速度，b1
t+1dp
表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题第t+1个采集时间段对应的参与话题用户数量，b1
tdp
表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题第t个采集时间段对应的参与话题用户数量，t表示采集时间段编号，t＝1,2,...k，...f,t表示采集周期长度。
51.其中，所述各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散速度预警影响系数计算公式为β
dp
表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的扩散速度预警影响系数，v
标准
表示舆情信息对应的标准扩散速度。
52.具体地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情导向进行分析，获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息，进而对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息进行分析，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合舆情导向类型，并将各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合舆情导向类型与数据库中各舆情导向类型对应的预警影响系数进行匹配对比，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情导向预警影响系数。
53.其中，所述对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息的分析过程为：
54.p1、获取各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的参与话题用户数量和各参与话题用户对应的评价信息，进行对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的评价信息进行分词，并去除其对应的停用词，进而获取去除停用词后的各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的分词数量；
55.p2、从数据库中提取各舆情导向类型对应的情感词汇数量，根据各舆情导向类型对应的情感词汇数量，进而构建各舆情导向类型情感词汇集合qz(qz1，qz2，....qzs,...qzl)，qzs表示第z个舆情导向类型对应的第s个情感词汇，z表示舆情导向类型，z＝c1,c2,c3,c1,c2和c3分别表示正面导向、负面导向和中立导向；
56.p3、根据各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户数量，获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合参与话题用户数量，进而获取各
舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的分词数量，进而构建各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户分词集合f
dpu
(f
dpu
1,f
dpu
2,...f
dpu
g,...f
dpu
h)，f
dpu
g表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题第u个参与话题用户对应的第g个分词，u表示各目标监测话题参与话题用户编号，u＝1,2,...α,...ε；
57.p4、将各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户分词与各舆情导向类型情感词汇进行匹配对比，进而统计各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的舆情导向类型，根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的舆情导向类型，获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合舆情导向类型。
58.其中，各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的各舆情导向类型计算公式为h
dpu
表示第d个各舆情信息爬取平台第p个目标监测话题第u个参与话题用户对应的舆情导向类型。
59.其中，所述各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合导向类型用于根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的舆情导向类型，将各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的舆情导向类型进行相互对比，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题各舆情导向类型对应的参与话题用户数量，并将各舆情信息爬取平台各目标监测话题各舆情导向类型对应的参与话题用户数量按照从大到小的顺序进行排序，将排名第一位的舆情导向类型作为各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的综合导向类型。
60.具体地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散范围进行分析，根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的编号，进而调取各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的类别，将各舆情信息爬取平台各目标监测话题各参与话题用户对应的类别进行相互对比，进而统计各舆情信息爬取平台各目标监测话题各类别参与话题用户的数量，并筛选出各舆情信息爬取平台各目标监测话题参与话题用户数量最多对应的类别，并将该类别记为各舆情信息爬取平台各目标监测话题主参与话题用户类别，根据各舆情信息爬取平台各目标监测话题主参与话题用户类别，从数据库中提取各用户类别对应的扩散范围预警影响系数，进而获取各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散范围预警影响系数。
61.具体地，所述爬取舆情信息分析用于对该新闻事件对应的舆情扩散速度、舆情导向舆情扩散范围进行综合分析，根据统计的各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散速度预警影响系数、各舆情信息爬取平台各目标监测话题舆情导向预警影响系数和各舆情信息爬取平台各目标监测话题扩散范围预警影响系数，进而统计各各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数，根据统计的各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数，统计该新闻事件舆情信息综合预警影响系数，并获取该新闻事件舆情信息重点处理平台。
62.其中，所述各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数计算公式为λ
dp
表示第d个舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的综
合舆情预警影响系数，表示第d个舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的舆情导向预警影响系数，φ
dp
表示第d个舆情信息爬取平台第p个目标监测话题对应的扩散范围预警影响系数。
63.其中，所述该新闻事件该新闻事件舆情信息综合预警影响系数计算公式为ψ表示该新闻事件舆情信息对应的综合预警影响系数。
64.其中，所述该新闻事件重点舆情信息爬取平台获取用于根据统计的各舆情信息爬取平台各目标监测话题综合舆情预警影响系数，进而获取各舆情信息爬取平台综合舆情信息预警影响系数，其计算公式为γd表示d个舆情信息爬取平台对应的综合舆情信息预警影响系数，并将各舆情信息爬取平台综合舆情信息预警影响系数按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的舆情信息爬取平台，并将舆情信息爬取平台记为该新闻事件舆情信息重点处理平台。
65.本发明实施例对各采集时间段各舆情信息爬取平台各目标监测话题对应的舆情扩散速度、舆情导向和舆情扩散范围进行分析，有效的解决了现有的新闻舆情监测分析的内容具有片面性，进而无法有效的提高对新闻舆情检测分析的精准性的问题，大大的提高了对新闻事件负面舆情的处理效率，同时也有效的提高了新闻舆情监测分析的效果。
66.s7、舆情信息预警：通过舆情信息预警终端对该新闻事件对应的舆情信息进行预警，进而当该新闻事件舆情信息综合预警影响系数达到预警值时，进行预警，并将该新闻事件舆情信息重点处理平台发送至该新闻事件对应的舆情管理人员。
67.本发明实施例通过对该新闻事件对应的舆情信息预警，有效的避免了因处理不及时而导致的更严重的舆论影响，进而有效的维护了网络的舆论环境，同时也大大的提高了对该新闻事件舆情信息处理的响应效率。
68.请参阅图2所示，本发明第二方面提供了一种新闻舆情智能监测分析系统，包括新闻事件基本信息获取模块、舆情信息爬取平台基本信息获取模块、话题信息获取模块、舆情信息爬取模块、数据处理与分析模块、数据库和舆情信息预警终端；
69.所述数据处理与分析模块分别与新闻事件基本信息获取模块、舆情信息爬取平台基本信息获取模块、话题信息获取模块、舆情信息爬取模块、数据库和舆情信息预警终端连接。
70.所述数据库用于存储各相似等级对应的相似度、各词汇对应的权重、舆情信息对应的标准扩散速度、各舆情导向类型对应的预警影响系数、各舆情导向类型对应的情感词汇数量和各用户类别对应的扩散范围预警影响系数。
71.本发明第三方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明所述的方法。
72.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。