1.一种网络舆情反转预测方法，其特征在于，应用于网络舆情反转预测系统，所述网络舆情反转预测系统包括：监管对象库、特征构建模型、反转预测模型、shap解释模型和舆情监管模块；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述监管对象库中获取多个网络舆情事件信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从多个目标网络平台获取网络舆情事件信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述特征构建模型提取所述网络舆情事件信息的特征，并将所述特征进行特征值转换得到多个待检测舆情事件的舆情事件数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反转预测模型包括：平衡数据生成子模型、分类器训练子模型和集成学习子模型；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述待检测舆情事件的舆情事件数据输入到所述平衡数据生成子模型中，输出平衡数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述舆情事件样本集合，采用改进的无参smote算法，生成新的舆情反转数据，包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述平衡数据输入到所述分类器训练子模型中进行分类器训练，输出基分类器，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待检测舆情事件的预测结果输入到所述shap解释模型中，输出影响舆情反转的主要因素，包括：
10.一种网络舆情反转预测系统，其特征在于，包括：监管对象库、特征构建模型、反转预测模型、shap解释模型和舆情监管模块；
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至9任一项所述的方法的步骤。