机器学习视域下网络舆情公开渠道精准化治理研究

摘要

机器学习作为人工智能技术的一种,能够建立起多情境模型用于舆情特征因素分类,帮助决策者选择最优舆情公开渠道。现阶段机器学习类型主要有监督学习、无监督学习、半监督学习三类学习算法,其实质就是寻找各种事物间的异同,再根据相关特征变量对事物进行精准分类,从而使舆情渠道引导更加科学、高效。当然,其技术不可避免地存在诸多缺陷,因而在具体操作中应克服其局限性。具体而言,要健全指标体系,规范影响因子;提高规律认知,规避算法“黑匣子”;考量开发过程,缩减时间成本;配合人工辅助,提高识别准确率。