基于人工智能的新闻大数据传播特征及挖掘系统设计

朱晓庆

（长江工程职业技术学院 湖北 武汉 430212）

0 引言

新媒体的产生和蓬勃发展为新闻的传播奠定了传输基础，从狭义角度来说，新闻就是指利用简单明了的语言对实时发生事件进行语言描述的一种文体，新闻大数据传播的根本目的是让社会大众了解国内外发生的某些事件，其传播速度和传播途径均与其传播特征有着密切联系[1]。新闻大数据的传输速度和社会的发展速度之间存在联系，随着科学技术水平的不断提高，新闻大数据的传播模式、路径、载体、方式方法等都发生了翻天覆地的变化[2]。新闻大数据的传播特征主要包括新闻表现形式、文体表述方法、大数据的状态特征3个方面的内容，对于不同类型的新闻大数据，与之相对应的传播特征也各不相同，只有新闻大数据与其传播特征二者吻合，才能将新闻大数据的传播效果充分发挥出来[3]。

传统化的新闻大数据传播特征挖掘系统始终存在特征挖掘相对滞后的问题，并且现有的技术手段无法对系统进行有效改善和升级，因此，为了有效提高新闻大数据传播的速度，本文引入当前先进的技术手段——人工智能技术作为支持动力，对新闻大数据传播特征及挖掘系统进行设计实现[4]。本文主要对系统的硬件部分和软件部分分别进行了设计，通过分析和实验对比测试显示，研究设计的基于人工智能的挖掘系统具有较高的挖掘效率和准确率，性能较好，能够满足使用要求[5-6]。

1 系统硬件设计

基于人工智能的新闻大数据传播特征及挖掘系统硬件区域组件设计示意图见图1。

1.1 数据采集单元设计

本文设计的系统硬件结构中，采用型号为GJ-HD、数据通信信道为单端16路的数据采集器，对于不同类型的新闻大数据，数据采集器的工作频率可以进行自动化调试，其中，最高振幅可以高达40 M。同时，为了有效提高数据采集单元内各个采集器的兼容性，采用运行速度较快，且具有较强保密性的RAM和FIFO两种类型的缓冲磁盘。

1.2 数据分析单元设计

本文设计系统的最终目的和核心问题就是实现新闻大数据传播特征的提取和挖掘。数据分析单元设计至关重要，本文选择i9系列的数据分析器作为系统数据分析单元的主要组件，该组件的运行内存为128 G，根据系统实际运行需要，还需要另外设置4个移动接口作为备用。

系统数据分析单元内的各个组件采用的是USB3.0接口协议，其运行速率为650 kB/s，能够实现新闻传输大数据特征的稳定传输工作。组件的lan通道和CAN通道数量分别为1和2位，支持candf运行技术，对于新闻传输大数据文本的传输速率更是达到了1万帧/s，其工作效率较高，完全能够满足系统的设计要求。各个组件的工作电压和电流分别为12 V和5 A，为了有效提高各个组件的抗干扰性能，组件外壳全部采用塑料包装。本文采用的数据分析组件拥有以下优点：一是能够根据实际工作环境调整工作电压；二是组件能够将新闻大数据传播特征分析结果以Lan加密格式输出，能够大大提高数据的安全性。

1.3 中央集控单元设计

该组件是整个系统硬件部分能够顺利运行的核心，其主要工作任务就是驱动系统内的所有其他组件，同时对各个组件的运行状态进行实时控制，一旦发现系统组件发生异常运行情况，中央集控单元就会启动内部分析功能，对故障点进行查找，及时处理和排障。该组件采用MP/MC和DCNF互相集成的接口，组件输出的所有指令都是64位数据条，组件的控制是通过信号波形式实现的，为了提高整个设计系统的运行速度和故障排查恢复效率，中央集控单元还需要具备接收来自其他组件信息读写申请的功能。中央集控单元的有效工作电压为3～6 V，组件内部实现了转换电路和控制电路的完全集成，能够实现Flash静态控制，同时防止组件内部电力信息的自动篡改，能够有效降低组件之间电路连接的复杂程度和工程量，实现系统运行速度的大幅度提高。

1.4 传感器单元设计

设计传感器单元的意义在于连通整个系统内部所有单元组件的发送信号和指令，实现新闻大数据传播特征在硬件区域的快速、有效集成。本文选取的传感器组件灵敏度和最大输出帧率分别为68D和35 Hz，同时支持多种外接接口，包括Lan、USB、RS232等，以确保传感器单元各个组件的应用范围。图2给出了传感器单元内部电路连接示意图。

从图2可以看出，传感器单元内部组件均为全固态结构，具有较强的抗干扰性能，同时还能大大提高传感器的传输速度。此外，单元内各个组件支持N/S双级转换检测，采用CAN2.0通信协议，单个组件最大消耗电流参数不超过80 mA，启动响应延时仅为5 ms，能够在－40～40 ℃的超大环境范围内保持正常运行，且输出阻抗不高于500 Ω，能够大大缓解传感器的输出负载，有效提高系统的运行效率，延长系统内电池的使用寿命。由于各个组件的介质强度均小于100 µA，独立线性度为0.05%，还能够大幅度降低新闻大数据传播的误码率。

2 系统软件部分设计

人工智能技术的本质是对各种组件的大规模集成，赋予其人脑思维，使其即使脱离人脑控制仍然能够做出与人类行为相似的反应或行为，其主要作用是模拟和扩展人类行为，该项技术近年来被广泛应用于各个行业领域。本文采用该项技术不仅能够大幅度提高新闻大数据传播特征的提取和挖掘深度，而且由于新闻大数据本身具有特殊性，还能够利用人工智能网络传输协议有效提高新闻大数据传播的安全性，防止新闻大数据泄露问题的产生。

基于人工智能的网络传输协调不仅具有正常的网络通信协议功能，还具有正常的网络通信协议不具备的特殊功能，即对传输的新闻大数据文本进行加密处理，同时还能够大大提高系统运行效率，便于后续的新闻大数据特征提取和深度挖掘。该传输协议的本质是网络蓝本，将正常的网络协议利用离散傅里叶规则算法进行二维处理之后即可实现人工智能协议特殊属性的激活和对接。根据需要分析和处理的数据信号，将其接入系统中，使得系统数据载波与随机码同步，此时人工智能协议的频域也会随之产生波动，波动幅度与人工智能协议对接属性的切合函数计算公式如下：

上述公式中，n代表当前人工智能网络协议信号数据的测量关系指数；r代表当前新闻大数据传播信号可执行性定义域；代表当前提取新闻大数据传播特征频域的测量关系值；x（r）代表新闻大数据传播特征控制端的数据序列；y（n）代表系统中央集控单元新闻大数据传播信号接收序列；ρ代表人工智能网络协议特殊属性激活过程中的信号转码阻隔值。根据上述计算即可实现对人工智能网络协议的合理调配。

基于人工智能网络协议的合理调配，为了提高新闻大数据传播特征提取的准确性，利用人工智能平台，对需要提取和挖掘的新闻大数据传播特征进行集中处理，对人工智能平台数字信息进行集中整合，将平台中的新闻大数据传播特征集中存储到系统数据库中，并根据数据量的大小对系统数据库的存储空间状态进行调整，以实现系统数据库空间容量的智能扩展。在处理和计算各种新闻大数据传播特征数据过程中，要对数据之间的内在联系进行分析，并构建数据联系搜索图示，以便于相关数据的查找。

基于上述设计的系统软件部分结构，对系统的具体操作流程进行了设计和实现。

（1）对系统进行初始化设置，系统中央集控单元驱动硬件部分的所有组件，数据采集单元采集需要挖掘的新闻大数据包，并且对采集获得的新闻大数据包进行信号降噪处理，将最终的处理结果输入到数据分析单元，实现新闻大数据向量集合。

（2）在系统数据分析单元构建新闻大数据传播特征模型，将新闻大数据传播特征和传播导向进行有效提取，并将提取结果集合成为一个整体数据包，存储在系统数据库内。

（3）将存储在系统数据库内的数据包发送给人工智能网络协议关联的各个数据节点，对新闻大数据传播特征进行关联计算，同样利用该协议将关联计算结果传输给系统中央集控单元，至此即完成了新闻大数据传播特征的挖掘工作，如图3给出了具体挖掘流程。

3 实验结果与分析

上述分析实现了基于人工智能的新闻大数据传播特征及挖掘系统设计，为了进一步检验设计的系统能否满足实际需要，运行参数是否符合相应标准，本文对其进行了实验测试和检验。实验选择传统的基于区块链技术的挖掘系统与本文设计的系统进行对比分析，同步完成测试，确保系统检验的公平性。

本次实验的检验标准是分析不同挖掘系统对于相同内容的新闻大数据特征提取响应速度和挖掘准确率，得出最终测试结果。实验测试正式开始之前要准备3份1万字的新闻大数据包作为预备文本，并从中选择一个作为本次测试采用的测试样本。实验中需要用到计算机和数据分析仪，在测试之前需要对设备仪器等进行精准度校对，避免出现较大误差。选择同一时间将测试文本分别输入两个不同系统，由工作人员整理和记录测试结果，分析实验数据，得出测试结果和相应结论。表1和图4分别给出了系统挖掘时间和挖掘准确率对比测试结果。

表1 系统挖掘时间对比测试结果

（1）两个对比挖掘系统中，最先提交新闻大数据包特征提取结果的是基于区块链技术的挖掘系统，最后提交提取结果的是本文设计的系统。

（2）经过专业的计算机和数据分析仪器可知，本文设计的挖掘系统不存在新闻大数据传播特征输出延时问题，而基于区块链技术的挖掘系统则明显存在新闻大数据传播特征输出延时问题。

（3）本文设计的挖掘系统提取的新闻大数据传播特征关键词与真实关键词的词义基本一致，挖掘准确率较高，平均值最高达到了95%，而基于区块链技术的挖掘系统提取的新闻大数据传播特征关键词与真实关键词的词义相差较远，挖掘准确率较低，平均值最高仅为80%左右。

根据上述实验对比测试结果可以看出，本文设计的挖掘系统不存在新闻大数据传播特征输出延时问题，且提取的新闻大数据传播特征关键词与真实关键词的词义基本一致，挖掘准确率高达95%，由此说明，本文设计的挖掘系统具有较高的挖掘效率和准确率，性能较好，能够满足使用要求，可以进行推广应用。

4 结语

本文设计的挖掘系统包括软件和硬件两个部分，其中硬件部分包括数据采集单元、数据分析单元、中央集控单元和传感器单元，每个单元的组件性能都是高配，能够配合软件部分功能的正常使用。关于系统的软件部分设计，要优先考虑系统设计要求，引进先进的人工智能技术，并在此基础上形成了新的网络传输协议，大大提高了新闻大数据包的传输效率。