基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)

于衛(wèi)紅

〔摘要〕[目的意義]為校園輿情信息管理員、校園輿情監(jiān)管辦公室、相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)等提供輿情信息服務(wù)及決策參考。[方法過(guò)程]在Jade平臺(tái)下分析、設(shè)計(jì)了基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)。詳細(xì)闡述了信息采集Agent、信息預(yù)處理Agent、輿情分析Agent、輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent的工作機(jī)制。構(gòu)建了由物理層、語(yǔ)法層和語(yǔ)義層組成的多Agent間的通信模型。為了提高Agent的輿情分析能力與分析結(jié)果的可視化展示能力，通過(guò)Rserve接口對(duì)Jade平臺(tái)與R語(yǔ)言進(jìn)行集成，使得Jade Agent可以靈活調(diào)用R語(yǔ)言豐富的算法包。[結(jié)果結(jié)論]文中給出了“高校百度貼吧熱點(diǎn)分析”的系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例。運(yùn)行結(jié)果表明基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)充分利用了Agent的自主性、智能性和交互性，使得系統(tǒng)更加具有靈活性和實(shí)時(shí)性；同時(shí)系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)思維為指導(dǎo)，并集成了大數(shù)據(jù)分析利器R語(yǔ)言，使得輿情分析更加全面、客觀。

〔關(guān)鍵詞〕高校網(wǎng)絡(luò)輿情；輿情監(jiān)測(cè)與分析；多Agent；Jade平臺(tái)；R語(yǔ)言

DOI：10.3969j.issn.1008-0821.2017.10.009

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G2062〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）10-0053-05

〔Abstract〕[PurposeSignificance]To provide public opinion information service and decision-making reference for campus public opinion information administrators，campus public opinion supervision office and related leaders.[MethodProcess]Under Jade platform，a network public opinion monitoring and analysis system based on multi Agent was analyzed and designed.The work mechanism of information collection Agent，information pre-processing Agent，public opinion analysis Agent and public opinion report Agent were elaborated in detail.A multi Agent communication model consisting of physical layer，syntax layer and semantic layer was constructed.In order to improve Agents public opinion analysis ability and the ability of analysis result visualization display，Jade platform was integrated with R language through Rserve interface，so that Jade Agent could flexibly call rich algorithms of R language.[ResultConclusion]As a system running instance，“hot spot analysis of university Baidu Post Bar”was given.The running results showed that University Network Public Opinion Monitoring and Analysis System Based on Multi-Agent takes full advantage of Agent good properties such as autonomy，intelligence and interactivity，so that the system became more flexible and real-time.Meanwhile，taking big data thinking as a guide and integrating R language made public opinion analysis more comprehensive and objective.

〔Key words〕university network public opinion；public opinion monitoring and analysis；Multi-Agent；Jade platform；R language

新媒體時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿情傳播更加具有多元性、復(fù)雜性、集中性、持續(xù)性等特點(diǎn)。大學(xué)生群體知識(shí)層次高、思維活躍、參與意識(shí)強(qiáng)但尚未完全成熟，特別是部分大學(xué)生主流意識(shí)模糊、思想認(rèn)識(shí)偏差、價(jià)值觀念異化，更容易在校園安全管理、決策部署、師生權(quán)益等敏感話題上引發(fā)校園網(wǎng)絡(luò)輿情，并造成輿情傳播的“蝴蝶效應(yīng)”，使學(xué)校卷入安全或聲譽(yù)的危機(jī)之中。因此，各高校應(yīng)充分重視校園網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)、分析與引導(dǎo)，完善組織機(jī)構(gòu)，健全校園輿情管理制度。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)主要依靠搜索引擎人工監(jiān)測(cè)，即安排固定人手，定期瀏覽目標(biāo)站點(diǎn)并搜索目標(biāo)關(guān)鍵詞。很顯然，人工監(jiān)測(cè)在實(shí)時(shí)性、全面性和準(zhǔn)確性等方面存在很大的局限性。傳統(tǒng)的輿情分析也主要采用專家研判的人工方式，盡管專家在輿情研判方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，但人工研判依賴的數(shù)據(jù)往往是樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)所反映的層次相對(duì)簡(jiǎn)單和淺薄，而且人工研判容易帶有人為設(shè)計(jì)的主觀隨意性，使得輿情研判在深度、信度、效度、客觀性等方面大打折扣。endprint

因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代，輿情監(jiān)管工作應(yīng)該充分引入大數(shù)據(jù)思維以及大數(shù)據(jù)的分析與處理技術(shù)，使得輿情研判與引導(dǎo)更加科學(xué)。比如，在輿情采集環(huán)節(jié)，可以考慮分布式采集系統(tǒng)，高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地對(duì)覆蓋主流的社交平臺(tái)進(jìn)行全方位信息采集；在輿情分析方面，應(yīng)分析全數(shù)據(jù)而非隨機(jī)采樣，應(yīng)重視數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、弱化精確性，應(yīng)更加關(guān)注數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性而非因果關(guān)系，同時(shí)要綜合運(yùn)用分類(lèi)、聚類(lèi)、時(shí)序分析等多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

鑒于此，本文提出了基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)，力求在輿情采集、輿情分析等方面減少人工干預(yù)，使輿情采集更加自動(dòng)化、全方位，輿情分析更加客觀、科學(xué)。Agent是指駐留在某一環(huán)境下，能持續(xù)自主地發(fā)揮作用，具備反應(yīng)性、社會(huì)性、主動(dòng)性等特征的計(jì)算實(shí)體[1]。多Agent系統(tǒng)是由多個(gè)自主Agent所組成的一種分布式系統(tǒng)，其主要任務(wù)是要?jiǎng)?chuàng)建一群自主的Agent，并協(xié)調(diào)它們的智能行為[2]。

目前已有很多學(xué)者將多Agent思想應(yīng)用到輿情研究中，研究的側(cè)重點(diǎn)主要集中在輿情傳播機(jī)制的仿真建模，如孫雷霆等使用Multi-Agent建模技術(shù)，建立虛假輿情傳播的巴斯擴(kuò)散仿真模型[3]；吳鵬等基于“信念–愿望–意圖”模型建立起網(wǎng)絡(luò)輿情演變過(guò)程中各類(lèi)主體的多Agent交互模型，對(duì)網(wǎng)民的心智狀態(tài)的轉(zhuǎn)換過(guò)程建模仿真，從而揭示網(wǎng)絡(luò)輿情演變的內(nèi)在動(dòng)因，支持應(yīng)急響應(yīng)策略的科學(xué)制定[4]；余樂(lè)安等基于多Agent技術(shù)構(gòu)建了危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏所造成的水污染事件中網(wǎng)絡(luò)輿情擴(kuò)散機(jī)制的仿真模型[5]。上述成果大都使用Anylogic、NetLogo等仿真平臺(tái)揭示輿情信息的傳播機(jī)理，為我們提供了很好的借鑒。但是，文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，利用多Agent技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)的成果很少，目前流行的網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)大都采用較傳統(tǒng)的面向?qū)ο蟮拈_(kāi)發(fā)方法，沒(méi)有很好地利用Agent的智能性、通信能力、協(xié)商性等優(yōu)勢(shì)；在輿情分析方面也忽視了多種分析工具和技術(shù)的整合應(yīng)用。

本文以大數(shù)據(jù)思維為指導(dǎo)，在Jade平臺(tái)下分析、設(shè)計(jì)了基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)。Jade是基于Java語(yǔ)言的多Agent系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架[6]，Jade Agent具有自主性、智能性、適應(yīng)性以及很強(qiáng)的通信協(xié)作能力。為了提升系統(tǒng)中相關(guān)Agent的數(shù)據(jù)分析與可視化展示能力，本文提出了將Jade平臺(tái)與R語(yǔ)言無(wú)縫集成，以便各Agent能夠靈活調(diào)用R語(yǔ)言豐富的算法包。

1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能分析

為了進(jìn)一步加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)及預(yù)警防范，營(yíng)造良好的輿論環(huán)境，確保校園網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)健康有序，各高校應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定校園輿情信息管理員，成立校園輿情監(jiān)管辦公室?；诙郃gent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)主要為校園輿情信息管理員、校園輿情監(jiān)管辦公室、相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)等提供輿情信息服務(wù)及決策參考。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，基于任務(wù)分解的思想，將這項(xiàng)工作分解為輿情信息采集、輿情信息預(yù)處理、輿情分析、輿情簡(jiǎn)報(bào)生成四部分，每一部分都由相應(yīng)的Agent類(lèi)來(lái)完成，系統(tǒng)中各Agent在邏輯上或物理上呈分布狀態(tài)，每個(gè)Agent擁有解決指定問(wèn)題的不完全的信息或能力，Agent間通過(guò)協(xié)作或協(xié)商共同完成校園網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析工作。此外，在需要的時(shí)候輿情分析Agent、輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent等還可以通過(guò)Rserve接口實(shí)現(xiàn)與R語(yǔ)言的跨平臺(tái)通信，遠(yuǎn)程調(diào)用R語(yǔ)言強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能。

本系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)的工作機(jī)制

系統(tǒng)中的Agent可以看作是慎思Agent，其內(nèi)部狀態(tài)及主要行為使用六元組形式化表示如下：Agent=〈D，K，I，B，C，T〉，其中，D表示Agent的數(shù)據(jù)庫(kù)，K表示Agent的知識(shí)庫(kù)，I表示Agent的意圖集，B表示Agent的行為能力，C表示Agent的協(xié)調(diào)控制、解決沖突能力，T表示Agent的通信能力。Agent工作時(shí)感知外部環(huán)境，根據(jù)意圖集決定其行為，行為執(zhí)行過(guò)程中通常需要調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。

21信息采集Agent

信息采集Agent相當(dāng)于校園輿情主題爬蟲(chóng)。主題爬蟲(chóng)是指選擇性地爬取那些與預(yù)先定義好的主題相關(guān)頁(yè)面的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，和通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)相比，主題爬蟲(chóng)針對(duì)性強(qiáng)，信息采集速度快，極大地節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)資源，并能夠很好地滿足特定人群對(duì)特定信息的需求。

對(duì)于高校網(wǎng)絡(luò)輿情來(lái)說(shuō)，關(guān)注度比較高的主題主要包括：教學(xué)、科研、考研、招生、師德師風(fēng)、師生關(guān)系、職稱評(píng)定、學(xué)科評(píng)估、專業(yè)評(píng)估、實(shí)習(xí)就業(yè)等，信息采集Agent將這些主題詞設(shè)為特征關(guān)鍵詞，從百度貼吧、校園BBS、微博、QQ空間、QQ群、微信平臺(tái)等信息源爬取輿情信息。信息采集Agent的工作機(jī)制如圖2所示。從圖2可以看出，信息采集Agent完成主題建模（設(shè)定主題詞及其權(quán)重）、網(wǎng)頁(yè)相關(guān)度計(jì)算、網(wǎng)頁(yè)優(yōu)先權(quán)設(shè)置及信息爬取等工作。輿情信息采集時(shí)，可運(yùn)行多個(gè)信息采集Agent類(lèi)的實(shí)例，進(jìn)行分布式采集。

22信息預(yù)處理Agent

信息預(yù)處理Agent主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作，數(shù)據(jù)清洗指的是清除無(wú)用數(shù)據(jù)、處理缺失值、刪除重復(fù)記錄等工作；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換一般包括特征選擇、格式轉(zhuǎn)換等操作。文本分詞、去停用詞、文檔特征提取工作也由信息預(yù)處理Agent完成。

23輿情分析Agent

輿情分析Agent主要完成信息的相關(guān)性分析、傳播影響力指數(shù)計(jì)算、輿情基本屬性分析、情感分析、輿情態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)等。輿情分析Agent要用到大量的數(shù)據(jù)分析算法，目前，R語(yǔ)言是統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域非常強(qiáng)大的工具，Jade Agent以Java為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，為了提升Agent的輿情分析能力及可視化展示能力，本文采用基于Rserve的跨平臺(tái)通信方式將Java與R語(yǔ)言有機(jī)集成，實(shí)現(xiàn)了Jade Agent對(duì)R語(yǔ)言的遠(yuǎn)程功能調(diào)用。Rserve可以看作是基于TCPIP協(xié)議和CS結(jié)構(gòu)的R語(yǔ)言后臺(tái)服務(wù)器，它提供了遠(yuǎn)程連接、認(rèn)證、文件傳輸?shù)裙δ?，處理?lái)自C、C++、Java、PHP等客戶端語(yǔ)言提出的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)分析、可視化等任務(wù)請(qǐng)求。輿情分析Agent調(diào)用R語(yǔ)言服務(wù)的主要步驟包括：①在R環(huán)境或命令提示符下啟動(dòng)Rserve服務(wù)；②在Agent程序中建立與R語(yǔ)言的遠(yuǎn)程連接RConnection；③在Agent程序中使用eval（）函數(shù)調(diào)用R語(yǔ)句；④Rserve執(zhí)行R語(yǔ)句并將執(zhí)行結(jié)果返回給Agent。endprint

24輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent

輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent提供若干種簡(jiǎn)報(bào)模板，根據(jù)用戶自定義的輿情關(guān)鍵詞、時(shí)間、布局方式等參數(shù)，自動(dòng)生成輿情簡(jiǎn)報(bào)。所生成的簡(jiǎn)報(bào)主要包括：①分類(lèi)信息簡(jiǎn)報(bào)；②最新信息報(bào)道與跟蹤；③熱點(diǎn)信息跟蹤；④專題信息專報(bào)。輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent要用到大量的可視化圖表，為了簡(jiǎn)化操作，輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent也可以按需調(diào)用R語(yǔ)言的繪圖功能。

25Agent間的交互與通信

在多Agent系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)自身的目標(biāo)，Agent應(yīng)該在遵循某種會(huì)話規(guī)則的基礎(chǔ)上彼此協(xié)作并通過(guò)交換信息來(lái)對(duì)外界產(chǎn)生感知。為此，本研究構(gòu)建了如圖3所示的多Agent通信模型。

在圖3所示的通信模型中，Agent通信模塊由物理層、語(yǔ)法層和語(yǔ)義層構(gòu)成，其中，物理層基于TCPIP、RMI、SOAP等通信協(xié)議負(fù)責(zé)Agent間信息的發(fā)送和接收；語(yǔ)法層根據(jù)Agent通信語(yǔ)言（KQML或ACL）的語(yǔ)法規(guī)則對(duì)消息內(nèi)容、發(fā)送者、接收者等進(jìn)行解析；任何消息只有將其置于一定的語(yǔ)義環(huán)境下才有意義，語(yǔ)義可以理解為數(shù)據(jù)在某個(gè)領(lǐng)域上的解釋和邏輯表示，目前，主要使用本體對(duì)特定領(lǐng)域中的概念及其相互關(guān)系進(jìn)行形式化表達(dá)，而本體常以XML作為知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言。因此，在語(yǔ)義層主要使用本體及XML技術(shù)保證Agent對(duì)信息的正確理解。

3系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例——高校百度貼吧熱點(diǎn)分析

本實(shí)例以大連海事大學(xué)百度貼吧為信息源，首先運(yùn)行信息采集Agent（運(yùn)行時(shí)命名為CollectAgent），爬取2017年6月間大連海事大學(xué)百度貼吧的主題帖，作為待處理數(shù)據(jù)保存到本地文件中。信息采集Agent將待處理的數(shù)據(jù)集的地址以及預(yù)處理請(qǐng)求作為消息內(nèi)容發(fā)送給信息預(yù)處理Agent（運(yùn)行時(shí)命名為PreProcessAgent）。信息預(yù)處理Agent收到消息后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗，保留了1 500條有效數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)內(nèi)容如圖4所示。

然后，信息預(yù)處理Agent選取數(shù)據(jù)集的title和content字段進(jìn)行分詞和去停用詞處理，處理完畢，向信息分析Agent（運(yùn)行時(shí)命名為AnalysisAgent）提出“輿情熱點(diǎn)分析”的建議，并將預(yù)處理后的結(jié)果發(fā)送給信息分析Agent。信息分析Agent通過(guò)Rserve調(diào)用R語(yǔ)言的數(shù)據(jù)處理功能，以詞頻分析為例，其核心語(yǔ)句如下：

RConnection c=new？RConnection（）； 建立與R的遠(yuǎn)程連接

c.eval（"library（wordcloud）"）； 在R語(yǔ)言中加載用于繪制詞云的wordcloud包

c.eval（"txt.aslist<-unlist（txt）"）； 將分詞后的詞語(yǔ)列表轉(zhuǎn)換為向量

c.eval（"txt.freq<-table（txt.aslist）"）； 詞頻統(tǒng)計(jì)

c.eval（"txt.result<-txt.freq[order（txt.freq）]"）； 頻數(shù)排序

c.eval（"wordcloud（names（txt.result），txt.result，random.order=FALSE）"）；畫(huà)詞云圖

信息分析Agent提取出2017年6月間大連海事大學(xué)百度貼吧的熱點(diǎn)詞如圖5所示。從圖5可以看出，2017年6月期間，大連海事大學(xué)百度貼吧中備受關(guān)注的問(wèn)題主要包括：高考提前錄取；選專業(yè)；考研；畢業(yè)。被討論較多的專業(yè)包括：輪機(jī)、航海、電氣工程、船舶工程。很多人通過(guò)百度貼吧咨詢高考錄取等問(wèn)題，咨詢者主要來(lái)自：遼寧、河南、河北、山東等省份。信息分析Agent將分析結(jié)果發(fā)送給輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent（運(yùn)行時(shí)命名為ReportAgent），輿情簡(jiǎn)報(bào)生成Agent對(duì)原始數(shù)據(jù)、分析結(jié)果進(jìn)行整理后按照用戶指定的模板生成輿情報(bào)告，由于篇幅有限，輿情報(bào)告的具體內(nèi)容略。

系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，Agent間相互協(xié)作、共同完成對(duì)校園網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析問(wèn)題的求解。在Jade環(huán)境下，系統(tǒng)運(yùn)行某一時(shí)刻各Agent間的交互如圖6所示。

4結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管面臨前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，挑戰(zhàn)來(lái)自于輿情數(shù)據(jù)量激增、輿情信息源復(fù)雜、輿情態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變等方面，而機(jī)遇則體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的思維理念日益成熟，輿情信息的采集方式、分析技術(shù)日臻完善，以大數(shù)據(jù)思維為指導(dǎo)、整合多種先進(jìn)技術(shù)必將使校園輿情監(jiān)管工作更加科學(xué)化、智能化，為推進(jìn)和諧校園建設(shè)，維

圖6系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)Agent間的交互圖

護(hù)正常的教學(xué)、科研秩序做出貢獻(xiàn)。本文所提出的基于多Agent的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)充分利用了多Agent系統(tǒng)分布式問(wèn)題求解的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)整合了R語(yǔ)言強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與結(jié)果可視化能力，為輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)提供了新的思路。

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（本文責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）endprint