王敏靜，王黨利，趙美枝

（1.西安翻譯學(xué)院，西安 710105；2.河北科技工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)，邢臺(tái) 054035）

0 引言

新媒體的快速發(fā)展為新聞的傳播提供了較好的傳輸條件，新聞在狹義角度的定義是通過簡(jiǎn)要的語言描述具有實(shí)時(shí)性事件的一種文體，新聞大數(shù)據(jù)傳播的目的是將國(guó)內(nèi)外發(fā)生的某些事件被大眾所了解，新聞大數(shù)據(jù)傳播的效率與新聞傳播途徑和傳播特征有關(guān)。

新聞大數(shù)據(jù)的傳輸效率與社會(huì)的發(fā)展速度存在關(guān)系，隨著社會(huì)科技的進(jìn)步，新聞大數(shù)據(jù)傳播的途徑、模式、載體格式、呈現(xiàn)方式都發(fā)生了巨大的改變。新聞大數(shù)據(jù)的傳播特征主要分為新聞表現(xiàn)形式、文體的敘述方式、大數(shù)據(jù)的狀態(tài)特征三部分，對(duì)于不同的新聞大數(shù)據(jù)信息，所對(duì)應(yīng)最佳的大數(shù)據(jù)傳播特征是不相同的，只有數(shù)據(jù)與傳播特征相互匹配，才可以提高新聞的傳輸效果。

為此，為了提高新聞大數(shù)據(jù)傳播的效率，本文引入人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)。最后利用對(duì)比試驗(yàn)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)證明基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的性能，達(dá)到本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的[1]。本文分別重新設(shè)計(jì)新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的硬件區(qū)域和軟件區(qū)域的組件，提高系統(tǒng)的性能，提高新聞大數(shù)據(jù)傳播特征的挖掘準(zhǔn)確度。

1 基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

1.1 數(shù)據(jù)采集器

數(shù)據(jù)的真實(shí)性是新聞大數(shù)據(jù)傳播特征的提取以及數(shù)據(jù)挖掘操作成功的基礎(chǔ)，本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件區(qū)域數(shù)據(jù)采集器一方面可以保證新聞數(shù)據(jù)的完整性，另一方面器件可以校驗(yàn)新聞數(shù)據(jù)的真實(shí)性[2]。為了達(dá)到以上要求，本文采用GJ-HD數(shù)據(jù)采集器，此數(shù)據(jù)采集器內(nèi)部數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)耐ǖ李愋蜑閱味?6路，對(duì)于不同類型的文本新聞大數(shù)據(jù)，采用的工作頻率不同，最高振幅可以達(dá)到40M。為了提高數(shù)據(jù)采集器的適配性，采用RAM和FIFO兩種類型的數(shù)據(jù)緩沖磁盤，磁盤的運(yùn)行速度快，并具有較高的保密性。

GJ-HD數(shù)據(jù)采集器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 GJ-HD數(shù)據(jù)采集器結(jié)構(gòu)

觀察圖2可知，GJ-HD數(shù)據(jù)采集器的工作電壓為220V，內(nèi)置電池容量為5000mV，具有12位的數(shù)據(jù)分辨率，采用GK增益集卡，實(shí)現(xiàn)需要挖掘新聞大數(shù)據(jù)信息的全部轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)采集器的實(shí)際內(nèi)存為64G，并設(shè)計(jì)200G的虛擬硬盤，在系統(tǒng)中校驗(yàn)的采集速率為 640kB/s。

1.2 數(shù)據(jù)分析器

本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心是完成新聞大數(shù)據(jù)傳播特的提取和數(shù)據(jù)特征的挖掘，數(shù)據(jù)分析器必不可少，此器件的工作任務(wù)是將新聞大數(shù)據(jù)包內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析出新聞大數(shù)據(jù)的核心思想、價(jià)值觀、關(guān)鍵詞等其他信息點(diǎn)，為新聞大數(shù)據(jù)傳播特征的挖掘奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析器需要完成的工作，本文選擇i9系列的數(shù)據(jù)分析器，此器件的運(yùn)行空間為128G，根據(jù)運(yùn)行需求，還設(shè)置了4個(gè)移動(dòng)空間外接接口，以備不時(shí)之需。

數(shù)據(jù)分析器結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)分析器結(jié)構(gòu)

觀察圖3可知，器件的分析速率可以達(dá)到650KB/s，數(shù)據(jù)分析器采用USB3.0接口協(xié)議，穩(wěn)定數(shù)據(jù)的向外輸出穩(wěn)定性。器件的lan通道數(shù)為1，CAN的通道數(shù)為2位，支持candf運(yùn)行技術(shù)，儀器對(duì)于大數(shù)據(jù)文本的輸出速率為10000幀每秒，保證儀器的工作效率。數(shù)據(jù)分析儀的工作電壓為12V，工作電流為5A，為了排除其他器件信號(hào)的干擾，器件的外殼整體采用塑料材質(zhì)。數(shù)據(jù)分析儀最大的優(yōu)勢(shì)是，可以根據(jù)實(shí)際工作環(huán)境，電壓可由12V轉(zhuǎn)為5V。數(shù)據(jù)分析儀輸出的任何數(shù)據(jù)分析結(jié)果都會(huì)進(jìn)行Lan格式的加密，以便出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露，造成不必要的麻煩。

1.3 中央控制器

中央控制器是系統(tǒng)硬件區(qū)域運(yùn)行的重要器件，主要的工作是驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)內(nèi)所有的器件，另外控制各個(gè)器件的運(yùn)行狀態(tài)，一旦系統(tǒng)出現(xiàn)異常狀態(tài)，中央處理器立刻進(jìn)行內(nèi)部分析，快速找到故障點(diǎn)，完成問題控制與解決。中央控制器位于系統(tǒng)硬件區(qū)域的核心位置，與周圍相連接器件的連接方式為交互連接，實(shí)際上中央控制器需要與系統(tǒng)內(nèi)部所有器件進(jìn)行連接，因?yàn)楣こ塘看?，中央控制器與重要器件連接，通過間接的方式實(shí)現(xiàn)全部連接。中央控制器電路圖如圖4所示。

圖4 中央控制器電路圖

中央控制器內(nèi)部采用MP/MC和DCNF互相集成的接口，器件輸出的所有指令都是64位數(shù)據(jù)條，器件以信號(hào)波分析的形式實(shí)現(xiàn)控制功能，為了提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率以及故障修復(fù)率，中央控制器也需要接收其他器件的信息讀寫請(qǐng)求。中央控制器的有效工作電壓為3V～6V，控制器內(nèi)部集成了轉(zhuǎn)換電路和控制電路，由靜態(tài)的Flash控制，避免電路內(nèi)部信息的自動(dòng)篡改，簡(jiǎn)化電路連接復(fù)雜度，提高運(yùn)行效率。

1.4 傳感器設(shè)計(jì)

傳感器在本文設(shè)計(jì)的基于人工智能技術(shù)的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)硬件區(qū)域的作用是連通系統(tǒng)內(nèi)部所有器件的發(fā)送信號(hào)，完成數(shù)據(jù)傳播特征的集成，在硬件區(qū)域進(jìn)行執(zhí)行。傳感器的靈敏度為68D，最大輸出幀率為35Hz，傳感器的外接接口類型為L(zhǎng)an接口、USB接口、3IO接口以及RS232接口，保證傳感器的應(yīng)用范圍。傳感器內(nèi)部電路圖如圖5所示。

圖5 傳感器內(nèi)部電路圖

另外傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)為全固態(tài)結(jié)構(gòu)，可以降低外界的干擾波，提高傳感器的傳輸效率。傳感器支持N/S雙級(jí)轉(zhuǎn)換檢測(cè)，并且運(yùn)行協(xié)議為CAN2.0通信協(xié)議，器件最大消耗電流參數(shù)為80ma，響應(yīng)啟動(dòng)速度為5ms，使用的有效環(huán)境溫度區(qū)間為-40℃～+40℃，輸出阻抗小于500，可以降低傳感器輸出的負(fù)載數(shù)據(jù)，提高運(yùn)行速率，保護(hù)系統(tǒng)內(nèi)電池的健康[3]。傳感器的介質(zhì)強(qiáng)度小于100uA，器件的獨(dú)立線性度為0.05%，降低新聞大數(shù)據(jù)傳播的誤碼率。

2 基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

人工智能技術(shù)是用于模擬、擴(kuò)展人類行為的技術(shù)，被廣泛地應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的本質(zhì)是通過集成各種器件，賦予它有關(guān)人的思想行為，使技術(shù)可以在脫離人類的時(shí)候做出與人類似的反應(yīng)。人工智能技術(shù)對(duì)于本文研究的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)來說，一方面提高系統(tǒng)的運(yùn)行速度和數(shù)據(jù)特征的挖掘深度，另一方面考慮到新聞大數(shù)據(jù)的特殊性，本文在人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析人工智能網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，保證新聞大數(shù)據(jù)傳播的保密性。

人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議具備正常的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的功能，與其不同的是人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)過的文件都進(jìn)行加密處理，并且協(xié)議與人工智能技術(shù)數(shù)據(jù)相連接，提高人工智能技術(shù)的調(diào)用速度的基礎(chǔ)上，為新聞大數(shù)據(jù)傳播特征的挖掘提供運(yùn)行條件。基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議的本質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)藍(lán)本，將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行二維處理，激活人工智能協(xié)議的對(duì)接屬性。網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的二維處理方法是利用離散傅里葉規(guī)則算法，根據(jù)需要處理的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征信號(hào)接入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析其中，將系統(tǒng)數(shù)據(jù)載波和隨機(jī)碼相互同步，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的頻域會(huì)發(fā)生波動(dòng)，波動(dòng)幅度與網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接屬性的切合函數(shù)如式(1)所示：

其中，n表示當(dāng)前入網(wǎng)協(xié)議信號(hào)數(shù)據(jù)的測(cè)量關(guān)系指數(shù)；r表示當(dāng)前數(shù)據(jù)信號(hào)可執(zhí)行性定義域；?為當(dāng)前提取信息數(shù)據(jù)頻域的測(cè)量關(guān)系值；x（r）表示信號(hào)控制端的數(shù)據(jù)序列；y（n）表示中控區(qū)信號(hào)接收序列；ρ表示網(wǎng)絡(luò)協(xié)議屬性激活過程中轉(zhuǎn)碼的阻隔值。

根據(jù)切合函數(shù)的約束，合理分配人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。

以上對(duì)基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，接下來系統(tǒng)具體的實(shí)現(xiàn)流程如圖6所示。

圖6 基于人工智能新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)流程

1）首先將系統(tǒng)初始化，系統(tǒng)的中心控制器驅(qū)動(dòng)硬件區(qū)域所有的硬件設(shè)備，數(shù)據(jù)采集器采集需要挖掘的新聞大數(shù)據(jù)包，并且采集后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，最終向數(shù)據(jù)分析器傳輸格式完成的數(shù)據(jù)向量集合；

2）數(shù)據(jù)分析器協(xié)同軟件區(qū)域構(gòu)建傳播特征模型，提取出新聞大數(shù)據(jù)傳播的特征和新聞大數(shù)據(jù)的傳播導(dǎo)向，將此類信息最后匯總為一個(gè)數(shù)據(jù)包，存儲(chǔ)在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)；

3）最后將數(shù)據(jù)包發(fā)送到人工智能技術(shù)協(xié)議關(guān)聯(lián)的各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，進(jìn)行新聞大數(shù)據(jù)傳播特征關(guān)聯(lián)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果利用人工智能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議傳到系統(tǒng)的中央控制器，實(shí)現(xiàn)新聞大數(shù)據(jù)傳播特征的挖掘。

3 實(shí)驗(yàn)分析

通過以上的論述，完成了基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，為了檢驗(yàn)此系統(tǒng)是否具有數(shù)據(jù)特征挖掘功能，系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)是否達(dá)到要求，本文設(shè)計(jì)對(duì)比測(cè)試試驗(yàn)完成檢驗(yàn)。測(cè)試選擇基于數(shù)據(jù)分析的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)和基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)作為傳統(tǒng)的對(duì)照系統(tǒng)，共同完成測(cè)試，保證試驗(yàn)的公平性，避免試驗(yàn)結(jié)論出現(xiàn)偶然性。本次試驗(yàn)測(cè)試的檢驗(yàn)原則是分析不同系統(tǒng)對(duì)于相同內(nèi)容的新聞大數(shù)據(jù)特征的讀取延遲以及關(guān)鍵詞挖掘的準(zhǔn)確度參數(shù)，得出試驗(yàn)結(jié)果。測(cè)試在開始前準(zhǔn)備三份5000字的新聞大數(shù)據(jù)包，在試驗(yàn)開始時(shí)，在三份預(yù)備文本中選擇一個(gè)作為本次試驗(yàn)的試驗(yàn)樣本。試驗(yàn)測(cè)試需要準(zhǔn)備計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)分析器，選擇同一時(shí)間開始試驗(yàn)，等待三個(gè)系統(tǒng)全部輸出系統(tǒng)得出的文檔結(jié)果，試驗(yàn)測(cè)試[4]。工作人員將計(jì)算機(jī)內(nèi)部的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理，分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出試驗(yàn)結(jié)論。

按照本文設(shè)計(jì)的對(duì)比試驗(yàn)測(cè)試流程，整合試驗(yàn)數(shù)據(jù)后，得到以下試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)論：

表1 挖掘時(shí)間實(shí)驗(yàn)結(jié)果

挖掘準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。

圖7 挖掘準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1）三種系統(tǒng)最先提交測(cè)試結(jié)果的是基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)；最后提交運(yùn)行結(jié)果的是基于數(shù)據(jù)分析的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘 系統(tǒng)；

2）經(jīng)過專業(yè)的數(shù)據(jù)傳播延遲檢驗(yàn)儀器得到本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)和基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)不存在特征區(qū)域延誤，另一個(gè)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)傳播特征輸出時(shí)存在延遲；

3）本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)得出測(cè)試新聞大數(shù)據(jù)傳播特征關(guān)鍵字與真實(shí)的特征關(guān)鍵詞的詞義基本相同，但是其他一個(gè)特征關(guān)鍵詞的表達(dá)文本不同；基于數(shù)據(jù)分析的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)得到測(cè)試樣本的傳播特征關(guān)鍵詞匹配度為93%，出現(xiàn)一個(gè)完全不正確的特征，并且其他傳播特征基本相同[5]?；跀?shù)據(jù)分析的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)輸出的特征關(guān)鍵詞匹配度為96.5%，其他數(shù)據(jù)傳播特征基本相同。

通過對(duì)比三個(gè)試驗(yàn)測(cè)試結(jié)論，可以了解本文設(shè)計(jì)的基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)不存在數(shù)據(jù)特征讀取延遲，并且新聞大數(shù)據(jù)的特征關(guān)鍵點(diǎn)的挖掘結(jié)果與正確特征的匹配度高達(dá)98%，所以，可以證明基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的實(shí)際性能達(dá)到要求，可以進(jìn)行應(yīng)用。

4 結(jié)語

本文在基于人工智能的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)硬件區(qū)域設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集器、數(shù)據(jù)分析器、中央控制器以及傳感器，每個(gè)器件的性能都是最高配置，以便實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)軟件區(qū)域功能的調(diào)用。在系統(tǒng)的軟件區(qū)域不僅根據(jù)新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘的需求，植入了人工智能技術(shù)，并且重新構(gòu)建了人工智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行協(xié)議，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。最后完成基于人工智能技術(shù)的新聞大數(shù)據(jù)傳播特征及挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，相信通過本文的設(shè)計(jì)，可以為新聞傳播模式制定的過程中給予正確的新聞導(dǎo)向，提高新聞的傳播效率。