随着互联网技术的不断发展,企业的网络舆情分析备受关注,相关企业的监管部门能够通过企业的基本信息查询平台以及一些比较权威的新闻发布平台获得被监管企业的网络舆情信息。本系统为相关的企业监管部门提供直观的实时可视化分析结果,使其能够对被监管企业的舆情作出及时、准确和有效的分析及处理,进而将企业的风险降至最低,减少经济损失。本文设计的面向企业风险控制的网络舆情预警系统采用分层和模块化的设计思想,同时通过前期的相关调研与分析,提取出系统的功能模块需求,该系统主要包括数据采集、数据清洗、舆情分析和数据可视化四大子系统。笔者独立设计并实现了以下四个子系统:(1)数据采集子系统:包括爬虫配置、防反爬虫、URL去重、数据抓取、数据存储的功能,实现对企业元数据以及相关的新闻数据的爬取及存储任务。(2)数据清洗子系统:对爬取的企业元数据及相关的新闻数据做初步处理,通过缺失值处理、错误值处理、数据去重以及格式统一的方法将爬取的脏数据清洗为干净数据,然后存入非关系型数据库Mongo DB中。(3)舆情分析子系统:选取清洗后的数据中的新闻文本数据作为被处理对象,通过分词、去停用词、Word2vec和TF-IDF等技术对新闻文本做文本处理,并将处理后的分词结果输入到LDA模型进行主题分析,文本向量输入到SVM和LR模型中进行情感极性分析,最后对情感极性分析结果进行风险量化输出,并与风险阈值进行比较,将比较的结果划分为不同等级的预警状态,同时触发舆情报警。(4)数据可视化子系统:该子系统是为方便相关企业监管部门用户直观的查看企业信息及各种舆情分析结果而设计的,用户可通过词云图、饼状图、折线图等多种形式的可视化图形分析企业舆情,同时,用户还可以通过统计报表查看企业相关信息及系统的日志数据。通过相关测试与部署,目前该系统已成功上线,各模块功能稳定,并且可以为相关企业监管部门实时的提供被监管企业的舆情信息,同时也为其制定相应的预防措施提供参考。