基于智能算法的食品安全网络舆情监测方法研究

近年来,我国频繁出现了各类食品安全话题,特别是在互联网环境下,具有传播速度快、影响深远等特点。当前已经进入一个大数据时代,对食品安全网络舆情的监测任务迫在眉睫。利用Single-Pass话题检测算法可以开展话题检测及文本分析,但是在时效性和准确性上还存在一定的不足,因而此次提出了引入Storm分布式框架及自编码神经网络来对算法进行优化改进。通过对优化算法的性能测试可以看出,经过改进后Single-Passs算法在时效性和聚类精度上都有了显著的提升。基于优化改进算法的食品安全网络监测系统进行网络话题跟踪、检测等,能够较好实现热点话题的跟踪,并绘制出了热点话题的趋势图。