本发明属于网络空间认知域信息处理，尤其涉及一种舆情趋势分析应用方法及其系统。
背景技术：
1、关于网络整体舆情趋势相关的指标研究较少，现有用于分析舆情的指标大多都是基于实时的话题、帖子等内容的数据监测，筛选出关注的热点话题和敏感的话题趋势数据，通过图表等方式将分析后的结果直观展示出来。
2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
3、(1)现有舆情分析指标的研究着重于对具体某个话题或者事件的分析，缺乏对整体网络舆情趋势的判断；而且现有技术判断的数据信息准确度低；
4、(2)现有舆情分析技术缺乏通用的评价指标，导致不同的方法之间难以比较；
5、(3)现有舆情分析指标主要是在收集相关敏感信息的基础上，根据具体舆情事件的内容或者参与主体，建立相应的舆情风险等级评估及预警指标体系，并没有考虑整个网情趋势曲线本身的特征。使得做出的预警准确度不高，不能对实际局势的处理措施提供准确方向。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种舆情趋势分析应用方法及其系统，具体涉及一种基于w％r指标的舆情趋势分析应用方法。
2、所述技术方案如下：一种舆情趋势分析应用方法包括以下步骤：
3、s1，构建振荡指标，利用振荡指标中的震荡点变化的讯号，判定网络舆情中短期行为的走势；所述网络舆情包括话题、帖子或者事件；
4、s2，通过设置循环周期，分析在周期内每日舆情指数所处的相对位置，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化，进行舆情的预警预测。
5、进一步的，在步骤s1中，震荡点在0-100之间波动，震荡区间分为0-20，20-80，80-100。
6、在步骤s2根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化前，先绘制振荡指标和舆情指数曲线。
7、进一步的在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化包括：
8、当振荡指标的数值在20—0区间时，舆情指数进入顶部，后续会下降；
9、当振荡指标的数值进入80—100区间时，舆情指数已近底部，后续回升。
10、进一步的在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化包括：
11、当振荡指标的曲线开始从80—100区间向下回落，超过80时，舆情指数趋势向上突破；
12、当振荡指标的曲线从20—0区开始向上爬升，超过20时，舆情指数趋势向下反转；
13、当振荡指标的曲线由80—100区间向下突破50时，舆情指数涨势强；
14、当振荡指标的曲线由20—0区间向上突破50时，舆情指数跌势强。
15、进一步的在步骤s1前，还需进行：
16、动态计算n日内舆情指数的最高值hn和最低值ln。
17、本发明的另一目的在于提供一种舆情趋势分析应用系统包括：
18、舆情指数最高值和最低值计算模块，用于动态计算n日内舆情指数的最高值hn和最低值ln；
19、振荡指标值计算模块，用于依据振荡指标计算公式计算得到振荡指标的值；
20、曲线绘制模块，用于绘制振荡指标和舆情指数曲线；
21、趋势变化曲线模块，用于分析不同场景下舆情指数的趋势变化。
22、结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
23、基于舆情分析指标存在的问题，本发明提出了一种基于w％r指标的舆情趋势分析应用方法。此方法不同于以往的针对某个当下的具体热点话题或者事件做出分析，而是转向对整体网络舆情走势的分析。主要是通过分析一段时期内每日舆情指数与这段时期的最高值、最低值之间的关系来预测舆情指数中短期的走势，提供舆情趋势反转的讯号，能够及时对可能出现的变化做出预警，一定程度上避免对局势的错误判断。
24、本发明构建了一个振荡指标，利用震荡点来反映网络舆情的气氛，进而分析局面、提出有效的信号来研判网络舆情中短期行为的走势。
25、本发明通过设置合理的循环周期，分析在周期内每日舆情指数所处的相对位置，根据指标的数值大小和曲线的形状，总结出不同场景下舆情指数可能出现的趋势变化，对舆情的预警预测有一定的指导意义。
1.一种舆情趋势分析应用方法，其特征在于，应用客户端，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s1中，震荡点在0-100之间波动，震荡区间分为0-20，20-80，80-100。
3.根据权利要求1所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化前，先绘制振荡指标和舆情指数曲线。
4.根据权利要求3所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化包括：
5.根据权利要求3所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化包括：当振荡指标的曲线开始从80—100区间向下回落，超过80时，舆情指数趋势向上突破。
6.根据权利要求3所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化还包括：当振荡指标的曲线从20—0区开始向上爬升，超过20时，舆情指数趋势向下反转。
7.根据权利要求3所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化还包括：当振荡指标的曲线由80—100区间向下突破50时，舆情指数涨势强。
8.根据权利要求3所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s2中，根据振荡指标的数值大小和舆情指数的曲线的形状，得出不同场景下舆情指数出现的趋势变化还包括：当振荡指标的曲线由20—0区间向上突破50时，舆情指数跌势强。
9.根据权利要求1所述的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤s1前，还需进行：
10.一种舆情趋势分析应用系统，其特征在于，该系统用于实施权利要求1-5任意一项所述舆情趋势分析应用方法，该系统包括：
