随着互联网的不断发展,网络已成为继报纸,广播和电视的第四个反映舆论的主要媒体。基于自媒体时代网络舆情传播自主交叉的独有特点,网络舆情受多维因素的影响,在此过程中迅速发酵,成为公众舆论焦点,个体舆情也转变为群体舆情,这将不利于社会的稳定和谐。近年来,涉农网络舆情事件频发,引起政府及相关部门的高度重视。因此正确应对、及时处置涉农网络舆情,积极主动预警,建立有效的涉农网络舆情预警机制,是防范涉农舆情危机的有效手段和关键环节。通过对国内外网络论坛和网络舆情研究现状的归纳与分析,以涉农网络舆情为研究目标,网络论坛为涉农网络舆情主要信息源采集地,从涉农网络舆情特点和演化机理开始展开,以“三全水饺猪瘟病毒”事件为研究实例,构建涉农网络舆情预警指标体系,运用主成分分析法提取主要指标成分,并以主成分分析结果作为输入,预警等级作为输出,建立基于支持向量机、逻辑回归和决策树的涉农网络舆情预警模型,验证预警指标体系的合理性并说明模型之间的优劣性。本文的研究内容及成果包括:(1)建立涉农网络舆情预警指标体系结合涉农网络舆情的特点及演化传播机理,分析涉农网络舆情的演变因素,在遵循指标建立原则的基础上,从网络舆情的静态角度和动态角度出发构建以涉农网络舆情事件、涉农舆情发布者、涉农舆情受众和涉农舆情传播为一级指标的涉农网络舆情预警指标体系,并界定预警指标的相关性质。最后基于累计方差贡献率在80%以上的原则,通过主成分分析法,得出3个涉农网络舆情预警指标体系的主成分,以便后续涉农网络舆情预警模型的构建、验证与实例研究。(2)构建涉农网络舆情预警模型鉴于涉农网络预警模型主要用于预警等级的分类,本文从实际研究样本数据规模大小和指标体系对涉农网络舆情事件的特征描述出发,基于有监督机器学习模型在分类分级方面的特点和无监督学习在数据降维与特征保留方面的作用,因此选取适合本文实例研究的涉农网络舆情预警模型,即:支持向量机、逻辑回归和决策树,并进行相关理论论述与证明,为后续涉农网络舆情预警模型训练与验证奠定理论基础。(3)实例研究以“三全水饺猪瘟病毒”事件为研究实例,通过已构建的指标体系量化此次舆情事件的特征,利用无监督学习领域的主成分分析法对原始指标结果做数据降维与正交处理,以主成分分析结果作为模型训练输入,预警等级作为输出,进行涉农网络舆情预警模型的训练与验证。在模型评价方面,通过混淆矩阵对分类模型评价指标进行直观、有效的数据量化,计算得出支持向量机、逻辑回归和决策树这三种模型的准确率,证明了基于决策树的涉农网络舆情预警模型具有一定的优势,适合在实际场景应用。