[发明专利]一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备

权利要求书

1.一种舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集预设时间段内的舆情数据；

S2：从所述舆情数据中筛选出潜在风险数据；

S3：将所述潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；

S4：根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生成舆情风险事件信息表，并将所述舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；所述舆情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。

2.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，步骤S2包括：

获取所述舆情数据对应的用户操作信息，对根据用户操作信息的种类和数量进行加权平均，得到所述舆情数据的风险系数，若所述风险系数超过预设阈值，则将该舆情数据列为风险数据；所述用户操作信息包括用户评论数、点赞数或转发数中的任一项或多项。

3.如权利要求2所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

根据舆情数据所包含的关键词对所述舆情数据进行划分，确定具有相同或关联关键词的舆情数据集合，获取所述舆情数据集合对应的用户操作信息，对根据所述舆情数据集合的用户操作信息的种类和数量进行加权平均。

4.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述训练完成的风险模型根据以下方式得到：

构建神经网络模型，该神经网络模型的输入参数为样本风险数据，输出结果为样本风险数据对应的风险事件类型及其风险等级；

读取样本数据库中的样本风险数据对神经网络模型进行重复训练，使神经网络模型输出结果的准确度超过预设准确度，得到训练好的神经网络模型。

5.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述处置部门终端针对所述风险事件类型的发布信息，将所述发布信息推送给媒体终端。

6.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：

若某一潜在风险数据被判定为存在风险事件，则确定所述潜在风险数据对应的关系词，在下一次从所述舆情数据中筛选出潜在风险数据时，将该关键词对应的舆情数据被列为潜在风险数据的筛选指标降低。

7.如权利要求1所述的舆情风险预警方法，其特征在于，所述处置部门终端包括第一处置部门终端和第二处置部门终端，所述第二处置部门为所述第一处置部门的上级处置部门；

所述方法包括：

配置各个风险事件类型与第一处置部门终端的对应关系，根据各个风险事件类型将对应的舆情风险事件信息表推送给相应的第一处置部门终端，当所述风险事件类型对应的风险等级达到预设风险等级时，同步将所述对应的舆情风险事件信息表推送给所述第一处置部门终端对应的第二处置部门终端。

8.一种舆情风险系统，其特征在于，包括：

舆情数据采集模块，用于采集预设时间段内的舆情数据；

风险数据筛选模块，用于从所述舆情数据中筛选出潜在风险数据；

风险事件判定模块，用于将所述潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；

风险事件处置模块，用于根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生成舆情风险事件信息表，并将所述舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；所述舆情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。