CN104484359B - 一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置，该方法包括:利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。通过上述方法实现有效的判断是否存在网络水军行为并找出网络水军核心人物以及能够提前对网络舆情进行预警，对于舆情控制可以及时提供指导信息。

Description

一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其是一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置。

背景技术

社交网络的流行升温和迅猛发展不仅带来了信息传播技术的根本性变革，而且正一步一步改变着人们的生产和生活方式、人际交往以及思维方式，对社会生活的各个领域和人类自身的生存与发展产生了广泛而深刻的影响。目前，社交网络含盖以人类社交为核心的所有网络服务形式，从历史维度来看，它将是一个推动互联网向现实世界无限靠近的关键力量。

网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射，是社会舆情的直接反映。舆情分析是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为。这些言论主要为对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点。

具体上讲，舆情分析是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

对于如何对网络水军进行定性定量定位分析,首先需要判断是否存在网络水军行为、其次需要找出网络水军核心人物。一般有两种方式：第一种方式：一般采用人工研判，逐个帖子进行分析跟踪，找出根帖子；第二种方式：通过程序递归的方式找出根帖子。这两种方法分别有其缺点和局限性：第一种方法缺点在于人工研判工作量太多，而且只能事后进行跟踪，不能在舆情事件发酵前进行提前预警和研判；第二种方式的缺点在于，如果有多个根帖多个舆情中心或者没有比较明确的舆情中心，那么用普通程序进行研判的方式就基本无能为力了。

发明内容

本发明提供一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置，以实现有效的判断是否存在网络水军行为并找出网络水军核心人物以及能够提前对网络舆情进行预警，对于舆情控制可以及时提供指导信息。

本发明提供了一种基于社交图谱的舆情分析方法，包括如下步骤：

利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；

获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；

在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；

获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；

根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

第二方面，本发明提供了一种基于社交图谱的舆情分析装置，包括

社交图谱基础数据获取模块，利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；

舆情中心点比较模块，用于获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；

网络水军行为认定模块，用于在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；

舆情状况评估模块，用于获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；

舆情预警模块，用于根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

本发明提供的一种基于社交图谱的舆情分析方法及装置，可以有效的判断是否存在网络水军行为并找出网络水军核心人物以及能够提前对网络舆情进行预警。通过网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据，分析社交图谱基础数据得到社交中心点和核心节点，通过比较社交中心点数量与预设舆情中心点阈值，锁定社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱作为对象，判断其是否存在舆情中心点行为，通过比较核心节点的子节点与预设核心节点的子节点阈值，评估舆情的扩散规模、受众范围和传播影响力等状况，再结合获取的舆情话题，监控舆情的发展动态并及时预警，实现了舆情定性定量的分析和判断，从而掌握舆情动态，为制定正确的舆论引导策略提供依据。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图；

图2是本发明第二实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图；

图3是本发明第三实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图；

图4是本发明第四实施例提供的基于社交图谱的舆情分析装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

第一实施例

图1是本发明第一实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图，所述基于社交图谱的舆情分析方法包括：

步骤S100，利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据。

所述网络数据采集工具可以是网络爬虫，通过网络爬虫抓取互联网和社交网络中与预先设定的关键词相关的舆情信息。然后，对所获得的舆情信息进行自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，从而实现社交图谱基础数据的获取。通过模拟社交图谱，如节点与线路、实体与关系、个体与社会等形成的网络图，建立舆情分析系统的基础。

步骤S110，获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较。

如果将一个用户定义为一个节点，那么，所述社交中心点是与其他节点存在多向发散联系的节点，即如果是社交中心点，则所述社交中心点与其他节点存在较多的互动联系。

所述舆情中心点是与其他节点存在单向发散联系的节点，即如果是舆情中心点，则所述舆情中心点与其他节点存在较少的互动联系。

通过分析社交图谱基础数据得到社交中心点。首先包括模拟社交图谱，具体是分析社交图谱中所有节点之间的社交关系，例如，如果两个节点之间存在联系，则在两个节点之间画一条线，社交图谱包括节点以及节点之间的线路。然后，定义节点的权重，如果某一节点仅与另外一个节点存在联系，则定义该节点的权重是1，如果该节点仅与另外两个节点存在联系，则定义该节点的权重是2，以此类推，如果该节点仅与另外n节点存在联系，则定义该节点的权重是n。通过聚类分析，将所述社交图谱中权重较大的节点归为一类，即将所述社交图谱中与其他节点存在多向发散联系的节点归为一类，该类中的节点即为社交中心点。

通过设置舆情中心点阈值，可以简单排除非网络水军行为的社交图谱。例如，可以人工设置舆情中心点阈值是10，那么，社交中心点数量大于10的社交图谱被判断为不存在网络水军行为。

步骤S120，在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为。

所述舆情中心点行为是网络水军行为，即舆情中心点的用户仅热衷与发帖回帖而与其他用户的互动交流很少。可知，判断社交图谱中是否有舆情中心点行为，可以作为判断该社交图谱中是否存在网络水军行为的认定标准。

社交图谱中存在三种社交关系：

第一、强关系：即我们深刻关注的人；

第二、弱关系：即我们被松散连接的人，类似朋友的朋友；

第三、临时关系：我们不认识但与之临时产生互动的人；临时关系是人们没有承认的关系，但是会临时性联系，比如我们在淘宝上临时聊天的店家，豆瓣上评论的回复等。

根据舆情中心点的定义可知，如果位于舆情中心点的用户与其他用户之间的互动交流很少，即舆情中心点与其他节点建立的社交关系基本上都是临时关系，可以确定该社交图谱中存在舆情中心点行为。

步骤S130，获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准。

所述核心节点是与舆情中心节点联系且还与多个其他节点联系的节点。例如，就发帖回帖为例，核心节点转发舆情中心点发的帖子，多个其他节点转发核心节点的帖子，并且把转发核心节点帖子的节点定义为该核心节点的子节点。

通过分析社交图谱基础数据得到核心节点，即将社交图谱数据进行聚类分析，将具有类似属性的节点归为一类。统计核心节点的子节点数量并与预设的核心节点的子节点阈值比较；如果核心节点的子节点数量大于预设的核心节点的子节点阈值，说明舆情的扩散规模、受众范围、传播影响力均很大，需要重点关注，并采取相应措施；如果核心节点的子节点数量小于预设的核心节点的子节点阈值，说明舆情的扩散规模、受众范围、传播影响力还不大，可以继续监控。

步骤S140，根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

所述舆情话题是以关键词或带有负面影响的词汇作为对象的信息。

所述舆情状况是根据比较核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值的结果，分析得到的舆情的扩散规模、受众范围、传播影响力等发展动态。

通过分词技术获取关键词或带有负面影响的词汇，然后结合舆情状况，根据舆情的发展动态及时预警。从而掌握舆情发展动态，为有关人员做出正确舆论引导提供分析的依据。

本实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法，通过网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据，获取社交中心点和核心节点，通过比较社交中心点数量与预设舆情中心点阈值，锁定社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱作为对象，判断其是否存在舆情中心点行为，通过比较核心节点的子节点与预设核心节点的子节点阈值，评估舆情状况，再结合获取的舆情话题，监控舆情的发展动态并及时预警。通过上述方法可以实现有效的判断是否存在网络水军行为并找出网络水军核心人物以及能够提前对网络舆情进行预警，对于舆情控制可以及时提供指导信息。

第二实施例

图2是本发明第二实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图，所述的基于社交图谱的舆情分析方法以本发明第一实施例为基础，进一步对本发明第一实施例进行补充和具体说明。

进一步地，在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题白名单，用于记录社交图谱基础数据中不需要关注的话题。

进一步地，在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题黑名单，用于记录社交图谱基础数据中需要关注的话题。

进一步地，所述在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为包括，

确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系；

根据具有社交关系的节点之间的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点行为；

当存在舆情中心点行为时，确定所述社交中心点为网络水军核心人物。

参照图2所示，所述基于社交图谱的舆情分析方法，包括：

步骤S200，通过数据处理获取社交图谱基础数据。

通过网络爬虫抓取互联网和社交网络中与预先设定的关键词相关的舆情信息。然后，对所获得的舆情信息进行自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，从而获取社交图谱基础数据。

步骤S210，设置舆情话题白名单，用于记录社交图谱基础数据中不需要关注的话题。

将社交图谱基础数据中不需要关注的话题的关键词集合作为舆情话题白名单，可以通过舆情话题白名单过滤待处理的信息，减小数据处理量。当分析社交图谱时，利用分词技术，提取社交图谱基础数据中话题的关键词，将所述关键词与舆情话题白名单比较。如果所述舆情话题白名单包含所述关键词，则该话题是不需要关注的信息，可以不对该话题进行监控。

步骤S220，设置舆情话题黑名单，用于记录社交图谱基础数据中需要关注的话题。

将社交图谱基础数据中需要关注的话题的关键词集合或带有负面影响的词汇作为舆情话题黑名单，可以通过舆情话题黑名单锁定重点关注的信息。对舆情中需要关注的话题，通过舆情话题黑名单进行实时分析并及时报警。当分析社交图谱时，利用分词技术，提取社交图谱基础数据中话题的关键词和带有负面影响的词汇，将所述关键词或带有负面影响的词汇与舆情话题黑名单比较。如果所述舆情话题黑名单包含所述关键词或带有负面影响的词汇，则该话题是需要关注的信息，需要对该话题进行监控。

步骤S230，获取社交中心点。

通过聚类分析，将所述社交图谱中与其他节点存在多向发散联系的节点归为一类，该类中的节点即为社交中心点。

步骤S240，判断社交中心点数量是否小于预设舆情中心点阈值。

通过人工设置舆情中心点阈值，比较社交中心点数量与舆情中心点阈值，根据比较结果判断该社交图谱中节点的行为是不是网络水军行为。

步骤S250，如果否，社交图谱中节点的行为不是网络水军行为。

如果社交中心点数量超过舆情中心点阈值，则说明该社交图谱中有多个与其他节点存在多向发散联系的社交节点，可以确定该社交图谱中节点的行为不是网络水军行为。

步骤S260，如果是，确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系。

通过聚类分析技术，确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系是强关系、弱关系还是临时关系。

步骤S270，根据具有社会关系的节点之间的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点。

如果节点之间是互动交流较多的强关系，则可以判断为没有网络水军行为。如果节点之间是互动交流较少的弱关系或临时关系，则判断为存在舆情中心点行为，即有网络水军行为。

步骤S280，如果存在舆情中心点行为，则确定所述社交中心点为网络水军核心人物。

当存在舆情中心点行为时，步骤S230中获取的社交中心点的用户即为网络水军的核心人物。根据社交图谱能够及时准确的找出网络水军核心人物，对于舆情控制可以及时提供指导信息。

本实施例在本发明的第一实施例基础上，通过设置舆情话题白名单，设置舆情话题黑名单，确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系，并根据具有社交关系的节点的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点行为，当存在舆情中心点行为时，确定所述社交中心点为网络水军核心人物，实现快速准确的判断是否存在网络水军行为并找出网络水军核心人物。

第三实施例

图3是本发明第三实施例提供的基于社交图谱的舆情分析方法的流程图，所述的基于社交图谱的舆情分析方法以本发明第一实施例为基础，进一步地，将根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警具体优化为，获取舆情话题；当所述舆情话题包含舆情话题黑名单中的舆情信息时，将核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值比较；当核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值时，进行舆情预警。

参照图3所示，所述基于社交图谱的舆情分析方法，包括：

步骤S300，获取舆情话题。

通过分词技术从社交图谱基础数据中提取关键词或带有负面影响的词汇组成舆情话题。

步骤S310，判断所述舆情话题是否包含舆情话题黑名单中的舆情信息。遍历舆情话题黑名单，查找所述舆情话题是否包含舆情话题黑名单中的舆情信息。

步骤S320，如果是，获取核心节点的子节点。

将社交图谱数据进行聚类分析，将具有与舆情中心节点联系且还与多个其他节点联系的节点归为一类，该类中的节点即为核心节点。定义与核心节点存在联系的节点(舆情中心节点除外)为该核心节点的子节点，统计所述子节点的数量。

步骤S330，判断核心节点的子节点数量是否大于预设核心节点子节点阈值。

通过人工设置核心节点子节点阈值，比较核心节点的子节点数量与预先设置的核心节点子节点阈值，判断结果用于确定是否进行舆情预警。

步骤S340，如果是，进行舆情预警。

如果核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值，说明舆情的扩散规模、受众范围、传播影响力均很大，需要重点关注，及时预警。

如果核心节点的子节点数量小于预设核心节点子节点阈值，说明舆情的扩散规模、受众范围、传播影响力还不大，可以返回执行步骤S320，继续获取核心节点的子节点，用于与预设核心节点子节点阈值比较，监控舆情的发展动态。

本实施例在本发明的第一实施例基础上，通过获取舆情话题；当所述舆情话题是否包含舆情话题黑名单中的舆情信息时，将核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值比较；当核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值时，进行舆情预警，实现实时监控舆情发展动态并及时预警，对于舆情控制可以及时提供指导信息。

第四实施例

图4是本发明第四实施例提供的基于社交图谱的舆情分析装置的结构示意图，所述基于社交图谱的舆情分析装置包括，

社交图谱基础数据获取模块400，利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；

舆情中心点比较模块430，用于获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；

网络水军行为认定模块440，用于在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；

舆情状况评估模块450，用于获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；

舆情预警模块460，用于根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

进一步地，还包括舆情话题白名单设置模块410，用于在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题白名单，用于记录社交图谱基础数据中不需要关注的话题。

进一步地，还包括舆情话题黑名单设置模块420，用于在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题黑名单，用于记录社交图谱基础数据中需要关注的话题。

进一步地，所述网络水军行为认定模块440包括社交关系确定单元441、舆情中心点行为确定单元442和网络水军核心人物确定单元443；

所述社交关系确定单元441，用于确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系；

所述舆情中心点行为确定单元442，用于根据具有社交关系的节点之间的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点行为；

所述网络水军核心人物确定单元443，用于当存在舆情中心点行为时，确定所述社交中心点为网络水军核心人物。

进一步地，所述舆情预警模块460包括舆情话题设置单元461、判断比较单元462和预警单元463；

所述舆情话题设置单元461，用于获取舆情话题；

所述判断比较单元462，用于当所述舆情话题包含舆情话题黑名单中的舆情信息时，将核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值比较；

所述预警单元463，用于当核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值时，进行舆情预警。

上述基于社交图谱的舆情分析装置可执行本发明实施例所提供的基于社交图谱的舆情分析方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于社交图谱的舆情分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；

获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；

在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；

获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；

根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

2.根据权利要求1所述的基于社交图谱的舆情分析方法，其特征在于，在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题白名单，用于记录社交图谱基础数据中不需要关注的话题。

3.根据权利要求1所述的基于社交图谱的舆情分析方法，其特征在于，在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题黑名单，用于记录社交图谱基础数据中需要关注的话题。

4.根据权利要求1所述的基于社交图谱的舆情分析方法，其特征在于，所述在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为包括，

确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系；

根据具有社交关系的节点之间的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点行为；

当存在舆情中心点行为时，确定所述社交中心点为网络水军核心人物。

5.根据权利要求1所述的基于社交图谱的舆情分析方法，其特征在于，所述根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警包括，

获取舆情话题；

当所述舆情话题包含舆情话题黑名单中的舆情信息时，将核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值比较；

当核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值时，进行舆情预警。

6.一种基于社交图谱的舆情分析装置，其特征在于，包括

社交图谱基础数据获取模块，利用网络数据采集工具，从互联网中抓取社交网络信息，通过数据处理获取社交图谱基础数据；

舆情中心点比较模块，用于获取社交中心点，将所述社交中心点的数量与预设舆情中心点阈值比较；

网络水军行为认定模块，用于在社交中心点数量小于预设舆情中心点阈值的社交图谱中，判断是否有舆情中心点行为；

舆情状况评估模块，用于获取核心节点，将所述的核心节点的子节点数量与预设核心节点的子节点阈值比较，比较结果作为舆情状况的评估标准；

舆情预警模块，用于根据获取的舆情话题与舆情状况的评估结果，进行舆情预警。

7.根据权利要求6所述的基于社交图谱的舆情分析装置，其特征在于，还包括舆情话题白名单设置模块，用于在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题白名单，用于记录社交图谱基础数据中不需要关注的话题。

8.根据权利要求6所述的基于社交图谱的舆情分析装置，其特征在于，还包括舆情话题黑名单设置模块，用于在通过数据处理获取社交图谱基础数据之后，在获取社交中心点之前还包括，设置舆情话题黑名单，用于记录社交图谱基础数据中需要关注的话题。

9.根据权利要求6所述的基于社交图谱的舆情分析装置，其特征在于，所述网络水军行为认定模块包括社交关系确定单元、舆情中心点行为确定单元和网络水军核心人物确定单元；

所述社交关系确定单元，用于确定社交图谱中节点与节点之间的社交关系；

所述舆情中心点行为确定单元，用于根据具有社交关系的节点之间的行为和互动交流情况，确定是否存在舆情中心点行为；

所述网络水军核心人物确定单元，用于当存在舆情中心点行为时，确定所述社交中心点为网络水军核心人物。

10.根据权利要求6所述的基于社交图谱的舆情分析装置，其特征在于，所述舆情预警模块包括舆情话题设置单元、判断比较单元和预警单元；

所述舆情话题设置单元，用于获取舆情话题；

所述判断比较单元，用于当所述舆情话题包含舆情话题黑名单中的舆情信息时，将核心节点的子节点数量与预设核心节点子节点阈值比较；

所述预警单元，用于当核心节点的子节点数量大于预设核心节点子节点阈值时，进行舆情预警。