[发明专利]基于人工智能组态的网络数据链安全监测平台

权利要求书

1.基于人工智能组态的网络数据链安全监测平台，其特征在于：所述平台包括：网络数据截取模块、热度评估模块、热门评论获取模块、关键词提取模块、关键词库、关联匹配模块、恶意评论监测模块、评论管理模块和人工智能学习模块；

所述网络数据截取模块的输出端连接所述热度评估模块的输入端，所述热度评估模块的输出端连接所述热门评论获取模块的输入端，所述热门评论获取模块的输出端连接所述关键词提取模块的输入端，所述关键词库的输出端连接所述关键词提取模块和所述关联匹配模块的输出端，所述关键词提取模块的输出端连接所述关联匹配模块的输入端，所述关联匹配模块的输出端连接所述恶意评论监测模块的输入端，所述恶意评论监测模块的输出端连接所述评论管理模块和所述人工智能学习模块的输入端；

所述网络数据截取模块用于获取网络上的部分文章内容，所述热度评估模块用于评估获取到的文章的热门程度，所述热门评论获取模块用于筛选获取相对热门文章的评论内容，所述关键词提取模块用于提取筛选出评论内容中的关键词，所述关联匹配模块用于匹配所述关键词库中存储的关键词和提取到的关键词特征，所述关键词库中存储有历史评论内容中带有恶意性质的关键词，所述恶意评论监测模块用于依据匹配结果监测评论中带有恶意性质的关键词，所述评论管理模块用于对带有恶意关键词的评论进行禁止发布或传播管理，所述人工智能学习模块用于对所述关键词库未存储的新监测到的关键词进行训练学习并对所述关键词库进行更新；

所述热度评估模块对获取到的文章热度评估的依据是内容的初始阅读数、点赞数和评论数加权之和、内容当前的阅读数、点赞数和评论数加权之和、热度衰减速度以及文章发布以来的时长，所述初始阅读数、点赞数和评论数加权之和表示文章的初始热度，所述当前的阅读数、点赞数和评论数加权之和表示文章现在维持的热度；

所述网络数据截取模块随机截取网络上的文章内容后，将截取内容传输到所述热度评估模块，所述热度评估模块依据阅读、点赞和评论数对截取到的内容进行热度评估，将评估数据传输到所述热门评论获取模块，所述热门评论获取模块依据评估结果筛选出热度高的文章的评论内容，将评论内容传输到所述关键词提取模块中，所述关键词提取模块调取所述关键词库中的所有关键词，并提取接收到的评论内容中的关键词，将所述关键词库和评论内容中的关键词输入到所述关联匹配模块中；

所述网络数据截取模块随机截取网络上的文章内容，获取到所有文章内容的初始阅读数集合为a＝{a₁，a₂，...，a_n}，当前阅读数集合为a’＝{a₁’，a₂’，...，a_n’}，初始评论数集合为b＝{b₁，b₂，...，b_n}，当前评论数集合为b’＝{b₁’，b₂’，...，b_n’}，初始点赞数集合为c＝{c₁，c₂，...，c_n}，当前点赞数集合为c’＝{c₁’，c₂’，...，c_n’}，获取到热度衰减速度集合为V＝{V₁，V₂，...，V_n}，文章发布以来的时长集合为T＝{T₁，T₂，...，T_n}，其中，n表示截取的文章总数，将获取到的数据传输到所述热度评估模块中；

通过所述热度评估模块对截取到的内容进行热度评估：根据下列公式分别计算文章内容的初始热度W及当前维持热度W’：

其中，i表示截取到的随机一篇文章序号，根据下列公式计算截取到的内容热度H：

得到所有文章的热度集合：H＝{H₁，H₂，...，H_n}，将评估数据传输到所述热门评论获取模块，所述热门评论获取模块设置有热度阈值H’，将H和H’比较，筛选出大于等于热度阈值H’的文章评论，将筛选出的评论内容传输到所述关键词提取模块中。