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大数据背景下网络安全问题研究
Research on Network Security Issues under the Background of Big Data

部分推理计算，这将弥补大数据背景下舆情数据往往仅仅研究其内在相关性，而无法
处理预测推理的问题，图网络技术的引入将给舆情演化和预警将带来新的研究突破。
可以利用TensorFlow，Pytorch建立舆情深度学习框架，利用图网络以舆情事件为节

点，舆情事件之间的关系为边，在贝叶斯网络基础上对网络舆情事件进行演化推理，
预测舆情事件的走向。

图 12-2 大数据背景下网络舆情态势分析

利用复杂网络方法可以对舆情网络进行网络社团发现检测，对网络社团规模变

化进行分析，对网络社团检测的效率进行算法分析，提高网络社团检测精度。对网络
交叠节点在舆情信息交互中的作用进行评估，对网络链接在舆情传播中的作用进行分

析。一方面从舆情中观角度把握网络舆情观点的极化和规模效应，为网络舆情预警奠
定基础。同时，对网络舆情进行团落优化，推进网络舆情大数据在社团局部进行深

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