CN114661934B - 基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法 - Google Patents

基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法 Download PDF

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CN114661934B CN202210276570.8A CN202210276570A CN114661934B CN 114661934 B CN114661934 B CN 114661934B CN 202210276570 A CN202210276570 A CN 202210276570A CN 114661934 B CN114661934 B CN 114661934B
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Abstract

本发明提出了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法，包括以下步骤：S1，获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；S2，获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；S3，根据步骤S1中提取的文字数据识别出舆情警示词。本发明能够实现对政府平台上收集的文字信息进行舆情监测。

Description

基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的 方法
技术领域
本发明涉及一种政务舆情技术领域，特别是涉及一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法。
背景技术
舆情监测是一项交叉了社会科学和数据科学的复杂技术，需要在舆情发生初期对事件有个初步的预判，充分做好应对准备。针对舆情事件的描述，主要来自网络媒体上的新闻文本和类似新浪微博的社交平台，人们通过阅读、转发、评论等，直接告知他人或者从他人那里间接了解到舆情事件的相关信息。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法，包括以下步骤：
S1，获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
S2，获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
S3，根据步骤S1中提取的文字数据识别出舆情警示词。
在本发明的一种优选实施方式中，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据的方法包括以下步骤：
S11，令λ＝1；
S12，对第λ图像进行操作：
w＝N/(P×Q)，
其中，Q表示第λ图像的高度；
P表示第λ图像的宽度；
w表示像素目标点的总像素个数与第λ图像的比数；
N表示图像分离阈值H大于或者等于提取第λ图像中的灰度值的个数；
S13，w′＝(-N+P×Q)/P×Q，
w′表示像素背景点的总像素个数与第λ图像的比数；
其中，ζ表示目标图像的灰度平均值；
Ai∈A＝{A1,A2,A3,...,AN,AN+1}，
其中，A表示目标图像中的所有像素点的灰度值集；
Ai表示目标图像中的第i个像素点的灰度值；
S14，
其中，ξ表示背景图像的灰度平均值；
Bj∈B＝{B1,B2,B3,…,BP×Q-N,BP×Q-N+1}，
其中，B表示背景图像中的所有像素点的灰度值集；
Bj表示背景图像中的第j个像素点的灰度值；
S15，
其中，表示提取第λ图像的灰度平均值；
S16，
其中，η表示图像方差灰度值；
使用遍历方法让图像方差灰度值最大ηmax时，得到图像分离阈值H；
S17，判定图像分离阈值H与提取第λ图像中的第k个像素点灰度值Iλ,k的关系大小：
若Iλ,k≤H，则令Iλ,k＝255；
若Iλ,k＞H，则令Iλ,k＝0；k＝1,2,3,…,P×Q；
S18，提取第λ图像中的目标图像中的文字；
S19，判断λ与间的关系大小：
若 表示图像文件中图像的总张数；则结束；
若则λ＝λ+1，返回步骤S12。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括步骤S4，通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词。
本发明还公开了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的系统，包括获取提取模块、分组模块和识别模块；
获取提取模块的数据输出端与分组模块的数据输入端相连，分组模块的数据输出端与识别模块的数据输入端相连；
获取提取模块用于获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
分组模块用于获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
识别模块用于根据获取提取模块中提取的文字数据识别出舆情警示词。
在本发明的一种优选实施方式中，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据的方法包括以下步骤：
S11，令λ＝1；
S12，对第λ图像进行操作：
w＝N/(P×Q)，
其中，Q表示第λ图像的高度；
P表示第λ图像的宽度；
w表示像素目标点的总像素个数与第λ图像的比数；
N表示图像分离阈值H大于或者等于提取第λ图像中的灰度值的个数；
S13，w′＝(-N+P×Q)/P×Q，
w′表示像素背景点的总像素个数与第λ图像的比数；
其中，ζ表示目标图像的灰度平均值；
Ai∈A＝{A1,A2,A3,…,AN,AN+1}，
其中，A表示目标图像中的所有像素点的灰度值集；
Ai表示目标图像中的第i个像素点的灰度值；
S14，
其中，ξ表示背景图像的灰度平均值；
Bj∈B＝{B1,B2,B3,…,BP×Q-N,BP×Q-N+1}，
其中，B表示背景图像中的所有像素点的灰度值集；
Bj表示背景图像中的第j个像素点的灰度值；
S15，
其中，表示提取第λ图像的灰度平均值；
S16，
其中，η表示图像方差灰度值；
使用遍历方法让图像方差灰度值最大ηmax时，得到图像分离阈值H；
S17，判定图像分离阈值H与提取第λ图像中的第k个像素点灰度值Iλ,k的关系大小：
若Iλ,k≤H，则令Iλ,k＝255；
若Iλ,k＞H，则令Iλ,k＝0；k＝1,2,3,…,P×Q；
S18，提取第λ图像中的目标图像中的文字；
S19，判断λ与间的关系大小：
若 表示图像文件中图像的总张数；则结束；
若则λ＝λ+1，返回步骤S12。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括登录查看模块，登录查看模块用于通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够实现对政府平台上收集的文字信息进行舆情监测。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明提供了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1，获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
S2，获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
S3，根据步骤S1中提取的文字数据识别出舆情警示词。
在本发明的一种优选实施方式中，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据的方法包括以下步骤：
S11，令λ＝1；
S12，对第λ图像进行操作：
w＝N/(P×Q)，
其中，Q表示第λ图像的高度；
P表示第λ图像的宽度；
w表示像素目标点的总像素个数与第λ图像的比数；
N表示图像分离阈值H大于或者等于提取第λ图像中的灰度值的个数；
S13，w′＝(-N+P×Q)/P×Q，
w′表示像素背景点的总像素个数与第λ图像的比数；
其中，ζ表示目标图像的灰度平均值；
Ai∈A＝{A1,A2,A3,...,AN,AN+1}，
其中，A表示目标图像中的所有像素点的灰度值集；
Ai表示目标图像中的第i个像素点的灰度值；
S14，
其中，ξ表示背景图像的灰度平均值；
Bj∈B＝{B1,B2,B3,...,BP×Q-N,BP×Q-N+1}，
其中，B表示背景图像中的所有像素点的灰度值集；
Bj表示背景图像中的第j个像素点的灰度值；
S15，
其中，表示提取第λ图像的灰度平均值；
S16，
其中，η表示图像方差灰度值；
使用遍历方法让图像方差灰度值最大ηmax时，得到图像分离阈值H；
S17，判定图像分离阈值H与提取第λ图像中的第k个像素点灰度值Iλ,k的关系大小：
若Iλ,k≤H，则令Iλ,k＝255；
若Iλ,k＞H，则令Iλ,k＝0；k＝1,2,3,...,P×Q；
S18，提取第λ图像中的目标图像中的文字；
S19，判断λ与间的关系大小：
若 表示图像文件中图像的总张数；则结束；
若则λ＝λ+1，返回步骤S12。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括步骤S4，通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词。通过移动智能手持终端登录服务器端的方法包括以下步骤：
S41，服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK；服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK的方法包括以下步骤：
S411，移动智能手持终端向服务器端发送获取SM2公钥请求，在服务器端上存放有SM2公钥SM2_PUBKEY和SM2私钥SM2_PRIKEY对；
S412，服务器端接收到移动智能手持终端发送的SM2公钥请求后，将SM2公钥SM2_PUBKEY以明文形式返回给移动智能手持终端；
S413，移动智能手持终端接收到服务器端发送的SM2公钥SM2_PUBKEY后，生成一个SM4对称秘钥SM4_KEY；
S414，使用SM2公钥SM2_PUBKEY对SM4对称秘钥SM4_KEY做SM2加密得到密文ENSM4K，并发送密文ENSM4K给服务器端；
S415，服务器端接收到移动智能手持终端发送的密文ENSM4K后，用SM2私钥SM2_PRIKEY对接收到的密文ENSM4K进行解密，解密后得到SM4对称秘钥SM4_KEY，同时生成一个通讯标识TK；
S416，将通讯标识TK与SM4对称秘钥SM4_KEY建立关联形成KV键值对存储在缓存服务器端redis中；用SM4对称秘钥SM4_KEY对通讯标识TK进行SM4对称加密，得到加密标识ENTK，返回给移动智能手持终端；
S417，移动智能手持终端用SM4对称秘钥SM4_KEY对接收到的加密标识ENTK进行SM4对称解密得到通讯标识TK。SM4对称秘钥SM4_KEY具有时效性，可以是一小时、一天、一个月等，过期后更新SM4对称秘钥SM4_KEY，为了更加安全，服务器端也可以同时更新SM2公钥SM2_PUBKEY和SM2私钥SM2_PRIKEY对。
S42，移动智能手持终端对获取的用户名和密码分别利用SM4对称秘钥SM4_KEY进行加密，得到其加密用户名和加密密码；移动智能手持终端将其加密用户名和加密密码以及通讯标识TK发送至服务器端；
S43，服务器端接收到移动智能手持终端发送的加密用户名和加密密码以及通讯标识TK后，根据通讯标识TK从缓存服务器端redis中获取通讯标识TK所对应的SM4对称秘钥SM4_KEY；
S44，服务器端利用步骤S43中得到的SM4对称秘钥SM4_KEY对加密用户名和加密密码进行解密，得到其解密用户名和解密密码；验证通过后，移动智能手持终端登录服务器端成功。
本发明还公开了一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的系统，包括获取提取模块、分组模块和识别模块；
获取提取模块的数据输出端与分组模块的数据输入端相连，分组模块的数据输出端与识别模块的数据输入端相连；
获取提取模块用于获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
分组模块用于获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
识别模块用于根据获取提取模块中提取的文字数据识别出舆情警示词。
在本发明的一种优选实施方式中，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据的方法包括以下步骤：
S11，令λ＝1；
S12，对第λ图像进行操作：
w＝N/(P×Q)，
其中，Q表示第λ图像的高度；
P表示第λ图像的宽度；
w表示像素目标点的总像素个数与第λ图像的比数；
N表示图像分离阈值H大于或者等于提取第λ图像中的灰度值的个数；
S13，w′＝(-N+P×Q)/P×Q，
w′表示像素背景点的总像素个数与第λ图像的比数；
其中，ζ表示目标图像的灰度平均值；
Ai∈A＝{A1,A2,A3,...,AN,AN+1}，
其中，A表示目标图像中的所有像素点的灰度值集；
Ai表示目标图像中的第i个像素点的灰度值；
S14，
其中，ξ表示背景图像的灰度平均值；
Bj∈B＝{B1,B2,B3,...,BP×Q-N,BP×Q-N+1}，
其中，B表示背景图像中的所有像素点的灰度值集；
Bj表示背景图像中的第j个像素点的灰度值；
S15，
其中，表示提取第λ图像的灰度平均值；
S16，
其中，η表示图像方差灰度值；
使用遍历方法让图像方差灰度值最大ηmax时，得到图像分离阈值H；
S17，判定图像分离阈值H与提取第λ图像中的第k个像素点灰度值Iλ,k的关系大小：
若Iλ,k≤H，则令Iλ,k＝255；
若Iλ,k＞H，则令Iλ,k＝0；k＝1,2,3,...,P×Q；
S18，提取第λ图像中的目标图像中的文字；
S19，判断λ与间的关系大小：
若 表示图像文件中图像的总张数；则结束；
若则λ＝λ+1，返回步骤S12。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括登录查看模块，登录查看模块用于通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
S2，获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
其中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)；
S3，根据步骤S1中提取的文字数据通过步骤S2中的舆情警示词数据库识别出舆情警示词；
S4，通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词，通过移动智能手持终端登录服务器端的方法包括以下步骤：
S41，服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK；服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK的方法包括以下步骤：
S411，移动智能手持终端向服务器端发送获取SM2公钥请求，在服务器端上存放有SM2公钥SM2_PUBKEY和SM2私钥SM2_PRIKEY对；
S412，服务器端接收到移动智能手持终端发送的SM2公钥请求后，将SM2公钥SM2_PUBKEY以明文形式返回给移动智能手持终端；
S413，移动智能手持终端接收到服务器端发送的SM2公钥SM2_PUBKEY后，生成一个SM4对称秘钥SM4_KEY；
S414，使用SM2公钥SM2_PUBKEY对SM4对称秘钥SM4_KEY做SM2加密得到密文ENSM4K，并发送密文ENSM4K给服务器端；
S415，服务器端接收到移动智能手持终端发送的密文ENSM4K后，用SM2私钥SM2_PRIKEY对接收到的密文ENSM4K进行解密，解密后得到SM4对称秘钥SM4_KEY，同时生成一个通讯标识TK；
S416，将通讯标识TK与SM4对称秘钥SM4_KEY建立关联形成KV键值对存储在缓存服务器端redis中；用SM4对称秘钥SM4_KEY对通讯标识TK进行SM4对称加密，得到加密标识ENTK，返回给移动智能手持终端；
S417，移动智能手持终端用SM4对称秘钥SM4_KEY对接收到的加密标识ENTK进行SM4对称解密得到通讯标识TK；
S42，移动智能手持终端对获取的用户名和密码分别利用SM4对称秘钥SM4_KEY进行加密，得到其加密用户名和加密密码；移动智能手持终端将其加密用户名和加密密码以及通讯标识TK发送至服务器端；
S43，服务器端接收到移动智能手持终端发送的加密用户名和加密密码以及通讯标识TK后，根据通讯标识TK从缓存服务器端redis中获取通讯标识TK所对应的SM4对称秘钥SM4_KEY；
S44，服务器端利用步骤S43中得到的SM4对称秘钥SM4_KEY对加密用户名和加密密码进行解密，得到其解密用户名和解密密码；验证通过后，移动智能手持终端登录服务器端成功。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的方法，其特征在于，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
3.一种基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的系统，其特征在于，包括获取提取模块、分组模块和识别模块；
获取提取模块的数据输出端与分组模块的数据输入端相连，分组模块的数据输出端与识别模块的数据输入端相连；
获取提取模块用于获取图像文件，根据获取的图像文件提取图像文件中的文字数据；
分组模块用于获取舆情警示词数据库，对获取的舆情警示词进行分组，对每组舆情警示词设置一个舆情中心警示词作为标准舆情词，将标准舆情词作为起始节点，设置其它相近舆情词到标准舆情词的距离小于预设距离阈值，将其相近舆情词分为同一组；
其中，相近舆情词到标准舆情词的距离的计算方法为：
其中，aij表示相近舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I表示相近舆情词中每行特征点的总个数；
J表示相近舆情词中每列特征点的总个数；
表示相近舆情词的系数；/>
bij表示标准舆情词在特征点(i,j)处的词性值；
I′表示标准舆情词中每行特征点的总个数；
J′表示标准舆情词中每列特征点的总个数；
φ表示标准舆情词的系数；φ∈(0,1)；
识别模块用于根据获取提取模块中提取的文字数据通过分组模块中的舆情警示词数据库识别出舆情警示词；
还包括登录查看模块，登录查看模块用于通过移动智能手持终端登录查看识别出的舆情警示词，通过移动智能手持终端登录服务器端的方法包括以下步骤：
S41，服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK；服务器端获取得到SM4对称秘钥SM4_KEY，移动智能手持终端获取得到通讯标识TK的方法包括以下步骤：
S411，移动智能手持终端向服务器端发送获取SM2公钥请求，在服务器端上存放有SM2公钥SM2_PUBKEY和SM2私钥SM2_PRIKEY对；
S412，服务器端接收到移动智能手持终端发送的SM2公钥请求后，将SM2公钥SM2_PUBKEY以明文形式返回给移动智能手持终端；
S413，移动智能手持终端接收到服务器端发送的SM2公钥SM2_PUBKEY后，生成一个SM4对称秘钥SM4_KEY；
S414，使用SM2公钥SM2_PUBKEY对SM4对称秘钥SM4_KEY做SM2加密得到密文ENSM4K，并发送密文ENSM4K给服务器端；
S415，服务器端接收到移动智能手持终端发送的密文ENSM4K后，用SM2私钥SM2_PRIKEY对接收到的密文ENSM4K进行解密，解密后得到SM4对称秘钥SM4_KEY，同时生成一个通讯标识TK；
S416，将通讯标识TK与SM4对称秘钥SM4_KEY建立关联形成KV键值对存储在缓存服务器端redis中；用SM4对称秘钥SM4_KEY对通讯标识TK进行SM4对称加密，得到加密标识ENTK，返回给移动智能手持终端；
S417，移动智能手持终端用SM4对称秘钥SM4_KEY对接收到的加密标识ENTK进行SM4对称解密得到通讯标识TK；
S42，移动智能手持终端对获取的用户名和密码分别利用SM4对称秘钥SM4_KEY进行加密，得到其加密用户名和加密密码；移动智能手持终端将其加密用户名和加密密码以及通讯标识TK发送至服务器端；
S43，服务器端接收到移动智能手持终端发送的加密用户名和加密密码以及通讯标识TK后，根据通讯标识TK从缓存服务器端redis中获取通讯标识TK所对应的SM4对称秘钥SM4_KEY；
S44，服务器端利用步骤S43中得到的SM4对称秘钥SM4_KEY对加密用户名和加密密码进行解密，得到其解密用户名和解密密码；验证通过后，移动智能手持终端登录服务器端成功。
4.根据权利要求3所述的基于数据挖掘分析技术多维度监控政务新媒体舆情预警的系统，其特征在于，图像文件的格式包括bmp、jpg、png、tif、gif之一或者任意组合。
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