基于傳播過程中信息挖掘滯后的問題,闡述設(shè)計與人工智能相關(guān)的數(shù)據(jù)傳播系統(tǒng)、信息提取模塊,采用人工智能技術(shù)和多種算法獲取具有主要作用的特征鍵值。

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【部分圖文】：

圖1提取模塊硬件設(shè)計圖

網(wǎng)絡(luò)信息傳感提取模塊主要作為當(dāng)前特征挖掘系統(tǒng)初始信息獲取區(qū)域存在。該模塊可以為系統(tǒng)提供大量的網(wǎng)絡(luò)傳感信息流，作為系統(tǒng)后續(xù)操作的原料。在實際工作中，提取模塊主要通過將輸入端接口電路和PC端網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳感器相連，獲取初始網(wǎng)絡(luò)信息流節(jié)點編號后，根據(jù)中央控制器獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息的初始編碼值和....

圖2中央控制器示意圖

外圍電路由采集器輸入接口電路、繼電器控制電路、串口電路和CAN總線電路合成[3]。其核心構(gòu)建包括O/I順向電流指向性電路節(jié)點端口，電機控制性匹配結(jié)構(gòu)，采集獲取電路時鐘，以及一個可以保證16線程的外部電源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器，4個多線程緩沖性路徑接口及其核心數(shù)據(jù)傳感器。提取模塊內(nèi)部為中央控制....

圖3輿情數(shù)據(jù)一次處理

1）一次處理。需要對人工智能下的采集數(shù)據(jù)以及局域網(wǎng)頁信息進行去重和去噪處理，選擇文本特征形式并將文本向量進行初始化或者格式化操作，獲取局域輿情文本數(shù)據(jù)向量集，其工作流程如圖3所示。局域網(wǎng)絡(luò)屬性數(shù)據(jù)會保留原始數(shù)據(jù)域名格式，需要清洗數(shù)據(jù)HTML源代碼，保留數(shù)據(jù)自身內(nèi)容摘要等信息。為了....

圖4輿情數(shù)據(jù)特征讀入延遲對比

為了體現(xiàn)實驗公正，設(shè)計選用完全相同的2臺計算機進行數(shù)據(jù)特征挖掘，數(shù)據(jù)庫采用最新的BIRD數(shù)據(jù)庫，關(guān)鍵詞摘要的提取為多項提取。圖4為實驗對比系統(tǒng)輿情特征數(shù)據(jù)讀入延遲對比結(jié)果。圖4顯示了當(dāng)前兩種數(shù)據(jù)傳播特征挖掘系統(tǒng)進行輿情數(shù)據(jù)特征讀入時的對比延遲。實驗隨機選取5組進行驗證。根據(jù)數(shù)據(jù)資....

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