和都指向了一个研究主题——基于统计学习的网络舆情智能决策系统模型。这个模型旨在利用统计学习方法来处理网络舆情，以预防其演变为公共事件。研究的关键在于利用现代信息技术，如机器学习和大数据分析，对网络舆情进行预测、识别和知识挖掘，从而提供决策支持。
中的“智能系统”和“人工智能”指的是用于处理和理解网络舆情的自动化工具和技术。这些工具通常包括自然语言处理（NLP）、情感分析和机器学习算法，它们能够理解网络上的文本信息，识别其中的情感倾向和重要话题。
“系统开发”则意味着研究过程中会涉及到软件工程的过程，包括设计、实现和测试这个智能决策系统。系统需要能够从各种数据源（如新闻、社交媒体、评论等）收集原始数据，并对其进行预处理，如清洗、标准化和结构化，以便后续分析。
“参考文献”和“专业指导”表明这项研究不仅基于现有的理论和实证研究，而且可能有专家的指导，确保研究的科学性和准确性。这可能涉及对相关领域的文献回顾，以理解现有的方法和挑战，并在前人的基础上进行创新。
【部分内容】中提到了智能决策系统的四个层次：原始数据层、数据处理层、知识分析层和智能服务层。每个层次都有其特定的任务和功能。
1. **原始数据层**：这是系统的基础，包含了来自各种在线来源（如新闻、社交媒体、视频等）的数据。这些数据需要通过网络爬虫技术获取，并进行预处理，如去除噪声和无关信息，提取关键内容。
2. **数据处理层**：此层负责清洗和标准化原始数据，使其适应后续的分析。这包括去除杂质词语和符号，以及可能存在的无关内容。
3. **知识分析层**：在这里，数据被深入分析以提取有用信息，如个性化特征、关联分析、潜在信息挖掘和情感分析。这些分析可以帮助理解舆情的动态和趋势。
4. **智能服务层**：基于前面的分析，系统提供多种服务，如舆情引导、预警、应急方案、事件可视化分析、热点简报、专题跟踪和倾向性分析，这些服务对决策者来说至关重要。
这个研究主要探讨了如何构建一个基于统计学习的智能决策系统，该系统能够有效地处理网络舆情，预测潜在的社会不稳定因素，为政策制定者提供及时的决策支持。它融合了信息技术、统计学、机器学习和大数据分析，是当前信息时代社会管理的重要工具。
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