[发明专利]一种基于互联网的网络监测系统

权利要求书

1.一种基于互联网的网络监测系统，其特征在于：该系统包括事件重要性分析系统、源头追溯系统、评论区传播分析系统和网络监管平台，所述事件重要性分析系统用于对当前网络上所出现的舆论进行监测，并对当前舆论重要性程度进行分析，所述源头追溯系统用于当检测到当前事件的重要性程度高于预警值时对当前事件的传播源头进行分析，并对传播源头的真实度进行分析，所述评论区传播分析系统用于对自媒体传播或者个人在网络上进行信息传播后，在设定时间内预测当前舆论的热度值，同时判断出是否存在引诱评论终端在引导评论热度，所述网络监管平台用于对不同事件的热度值进行分析保存，并将结果实时发送至各模块，所述网络监管平台的输出端与事件重要性分析系统、源头追溯系统、评论区传播分析系统相连接；

对图片内容、语音记录进行监测时，需要对语音记录里的语音转化成文字且对图片中包含的文字内容进行识别，通过文字与所上传文件内容进行比较确定相似度，文件内容的相似度通过此公式进行比较：

其中x,y是指两个文本，当两个文本的余弦值越接近1，两个文本的相似度就越高，否则，相似度越低，并将相似度的结果发送至网络监管平台中，当检测到当前文本的相似度高且接收到交易内容监测模块中确定文件来源于个人的信号时，能够确定当前文件的真实性；

当检测到自媒体的交易内容监测模块中没有与个人的记录时，判断个人的影响度为：W＝γ₁H_re+γ₂H_zf+γ₃H_tj+γ₄H_hd，其中γ₁、γ₂、γ₃、γ₄影响权重值，H_re是指发表文件数量，H_zf是指转发的文件数量，H_tj是指在各大平台上被提及的频率，H_hd是指与所关注人群的互动频率，当检测到当前个人的影响值超过设定值时，表示个人有影响力度发表文件引起各大自媒体的重视，当检测到当前个人的影响值低于设定值时，表示个人没有影响度发表文集引起各大自媒体的重视；

所述事件重要性分析系统包括事件爬虫终端、预警分析模块和数据可视化监测模块，所述事件爬虫终端用于对当前不同网站上的事件信息进行搜集，并将在不同时间段内搜集到事件的热度进行监测，形成表格发送至网络监管平台，使得网络监管平台能够及时对当前搜集到的事件进行处理，所述预警分析模块用于当检测到网络监管平台上所检测到的数据持续时间段内超过预设值时，进行预警监测，所述数据可视化监测模块用于对当前预警事件的权重值进行处理分析，并将分析结果发送至网络监管平台；

检测引导评论终端的语义情感按如下步骤进行：

Z01：根据当前评论区不同含义的评论区分若干接口P＝{p₁,p₂,p₃...p_n}，对不同接口内的数据进行实时检测，使用数据可视化监测模块对不同含义评论数据随着不同时间段的走势进行显示，并进行预测数据走向；

Z02：当检测到不同接口内有终端用户服从时，且服从该终端的评论数据越来越多时，表示此终端是引导评论的终端，当检测到support(η∩θ→other)＜support(η→θ)时，表示此终端下的支持度相比于其它终端下的支持度多；

Z03：当检测到终端support(η→θ)在设定时间内的数据走势逐渐下降时，Senti(η→θ)的评论区的情感权重是向上的，当检测到终端support(η→θ)在设定时间内的数据走势逐渐加强时，Senti(η→θ)评论区情感权重时向下的；

其中：support(η→θ)时，表示支持该评论终端的用户终端的比例，其中人数从η变为θ，support(η∩θ)，表示现支持该评论终端的所有人数，support(η∩θ→other)表示支持该评论终端的终端数量与支持其它评论终端的比例，Senti(η→θ)支持当前评论终端的情感权重；

情感权重是指在评论终端发表评论之后，不同用户终端对于当前事件的愤怒值或者宽容值，情感权重向上表示不同用户终端对于当前事件的宽容值上升，情感权重向下表示不同用户终端对于当前事件的愤怒值上升；