基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

作者：李姗姗; 孙晓玲; 袁国铭

来源：防灾科技学院学报, 2021, 23(01): 80-86.

• 地震
• 舆情
• 大数据
• 深度学习
• 情感识别
• 神经网络

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储。基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持。以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该平台进行了验证。实验结果表明,该平台能够有效对海量地震舆情信息进行监测和分析,对地震舆情情感识别精确率达到93.76%;在准确率和收敛速度性能上均高于传统CNN神经网络,能够为后续谣言的准确识别提供有力的支持。本研究可为相关灾害类舆情研究提供一些思路。

• 单位
  防灾科技学院