大宗供应链企业舆情指标系统设计（一）舆情指标设计

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项目概述

1.1 大宗商品企业的舆情风险

大宗商品供应链企业（钢铁、石油、粮食、矿产）面临四类核心风险：

风险维度	具体表现	影响度量	舆情指标
A.物理物流中断	港口罢工、海峡阻塞、基础设施损坏	延迟天数	物流延迟指数(LDI)
B.监管贸易限制	出口禁令、制裁、关税变化	合规成本	合规风险指数(CRI)
C.政治安全不稳定	内战冲突、恐怖活动、政权更迭	保险费上升	地缘政治指数(GRI)
D.经济金融冲击	货币崩溃、主权违约、支付中断	交易对手风险	金融风险指数(FRI)

舆情指标系统的核心价值：

非结构化新闻→定量决策指标 (<5分钟延迟)
按地理位置+商品种类的采购商特定风险评估
交易、物流、金融对冲的量化决策支持

1.2 系统设计目标

实时性: 事件→摄取→NLP→指标 <5分钟准确性: NLP分类>95%, 指标相关性>0.8 覆盖: 150+采购商, 200+新闻源, 4类商品可操作: 直接输入贸易/物流/金融系统

舆情指标体系

2.1 四层舆情指标框架

第1层: 基础采样指标 ├─ 事件频率 (events/day) ├─ 新闻热度 (7day_volume) ├─ 网络舆论倾向 (sentiment) └─ NLP置信度 (confidence) 第2层: 维度风险指标 (A/B/C/D四维) ├─ LDI: 物流延迟风险 (0-10) ├─ CRI: 合规监管风险 (0-10) ├─ GRI: 地缘政治风险 (0-10) └─ FRI: 金融支付风险 (0-10) 第3层: 综合舆情指标 ├─ 综合风险指数 (0-100) ├─ 采购商特定风险 (考虑货运量+商品敏感性) └─ 舆情vs实际风险相关度 (-1~1) 第4层: 战略决策支持 ├─ 预警等级 (Green/Yellow/Orange/Red) ├─ 建议应急措施 ├─ 对冲对象 └─ 物流替代方案评分

2.2 维度指标具体定义

LDI: 物流延迟风险指数

公式: LDI = Σ(severity × location_proximity × commodity_multiplier) severity_score (港口罢工:6-8, 海峡阻塞:8-9, 铁路破坏:4-6, 空域关闭:3-5) location_proximity (距离衰减: <500km→1.0, 500-2000km→0.8, >5000km→0.2) commodity_multiplier (易腐农产品:1.5, 冷链:2.0, 金属矿产:0.5) 示例: 上海采购商采购大豆, 巴拿马运河关闭 LDI = (8严重度 × 0.8距离系数 × 1.5易腐性) = 9.6/10 (红色告警)

CRI: 合规监管风险指数

公式: CRI = Σ(impact_severity × enforcement_probability × exposure_ratio) impact_severity (新增制裁:9-10, 出口禁令:7-8, 关税>15%:5-6, 关税5-15%:2-3) enforcement_probability (立即:1.0, 30天:0.8, 90天:0.5, 讨论:0.2) exposure_ratio (该地区采购额 / 总采购额) 示例: 俄罗斯铁矿石禁令, 采购商A占15% CRI增量 = 8 × 0.8 × 0.15 = 0.96分

GRI: 地缘政治风险指数

公式: GRI = (severity × conflict_intensity × duration_decay) / redundancy × 操作乘数 event_severity (全面战争:9-10, 区域冲突:7-8, 大规模抗议:5-6) conflict_intensity (ACLED数据: 死亡人数/事件频率) duration_decay (刚发生:1.0, 1-7天:0.9, 1-4周:0.7, 1-3月:0.5, >3月:0.3) infrastructure_redundancy (无替代:1.0, 1条:0.7, 2+条:0.4) 操作乘数 (劳动力撤出:1.5, 保险费上升:1.3, 工人安全:1.2)

FRI: 金融支付风险指数

公式: FRI = Σ(financial_severity × counterparty_exposure × forward_duration) financial_severity (SWIFT除名:9-10, 主权违约:8-9, 货币贬值>30%:7-8) counterparty_exposure (该国交易额占比) forward_duration (待结算<7天:1.0, 预期交易7-30天:0.8, 期货30-90天:0.6) 示例: 阿根廷比索危机, 采购商敞口12%, 待结算30天 FRI增量 = 8 × 0.12 × 0.8 = 0.77分

2.3 综合舆情指标

综合风险指数 (CRI_Composite): = 40% × (LDI + CRI)/2 + 60% × (GRI + FRI)/2 = 40% × 物流合规风险 + 60% × 地缘金融风险范围: 0-100 采购商特定风险 (Buyer_Specific): = 综合风险指数 × 货运量权重 × 商品敏感性乘数商品敏感性: ├─ 农产品(谷物): 1.5 (高敏感) ├─ 石油: 1.3 (中高敏感) ├─ 金属矿产: 0.7 (低敏感) └─ 煤炭: 0.9 (中敏感) 预警等级: Green (0-25): 无实质风险, 常规监测 Yellow (25-50): 中等风险, 激活预案 Orange (50-75): 高风险, 立即采取措施 Red (75-100): 极危状态, 启动危机管理

技术架构

3.1 整体数据流

多源数据 → Kafka → Flink ETL → Paimon (湖) → Doris (分析) → 应用 ├─ 新闻源 ├─ 地缘政治数据 ├─ 制裁名单 ├─ 商品期货 ├─ 港口状态 └─ 金融数据关键特点: ├─ Paimon: 原始数据+标准化数据存储, 支持版本控制、时间旅行 ├─ Doris: 实时OLAP分析, 秒级查询, 支持高并发 └─ Flink: 实时流处理, NLP分类, 指标计算

3.2 为何选择Paimon

1. 湖表一体: ├─ 原始数据保留在数据湖 (HDFS/S3) ├─ 实时指标在表结构中维护 └─ 降低数据重复存储成本 2. 时间旅行与版本控制: ├─ 查询历史快照 ("昨天下午2点的指标?") ├─ 完整审计日志 (舆情变化追溯) └─ 风险回溯分析不可或缺 3. 高效增量更新: ├─ Flink直接流式写入 ├─ Merge操作 (重复事件去重) └─ 避免全量重新计算 4. ACID事务: ├─ 舆情指标一致性保证 ├─ 多维度并发更新无脏数据 └─ 金融级别的准确性要求 Paimon表设计: ├─ mgir_events_raw: 原始事件 (90天保留) ├─ mgir_events_standardized: NLP后标准化事件 └─ mgir_dimension_scores: 维度指标增量表

3.3 为何选择Doris

1. 实时分析性能: ├─ 向量化执行+Pipeline模型 ├─ 查询P95 <1秒 (百亿行数据) ├─ 支持1000+并发查询 └─ BI仪表板实时刷新 2. 多维聚合能力: ├─ Rollup和物化视图预计算 ├─ 按(采购商, 商品, 小时)粒度聚合 ├─ BI直接读取预聚合结果 └─ 特别适合舆情指标多维钻取 3. 数据新鲜度: ├─ Paimon数据实时导入 (5分钟) ├─ 准实时分析能力 └─ 舆情指标时效性保证 4. 低成本存储: ├─ 列式压缩率高 (8-10倍) ├─ 相比关系数据库成本 1/10 └─ 承载2年+历史数据 Doris表设计: ├─ mgir_indices_fact: 实时指标事实表 ├─ mgir_indices_hourly_agg: 小时聚合表 (Rollup) ├─ buyer_dimension: 采购商维度表 └─ commodity_dimension: 商品维度表

数据模型

4.1 Paimon原始事件表

-- mgir_events_raw_paimon -- 存储所有摄取的原始新闻/事件 (未处理) -- 分片: (risk_date, buyer_geo_key) hash -- TTL: 90天 (用于模型再训练) 字段: ├─ event_id (UUID, PK) ├─ ingest_timestamp (TIMESTAMP) ├─ risk_date (DATE) ├─ source_type (STRING: news/api/...) ├─ source_name (STRING) ├─ source_url (STRING) ├─ raw_text (TEXT) ├─ language (STRING) ├─ detected_geo_keys (ARRAY<STRING>) ├─ keywords (ARRAY<STRING>) ├─ nlp_processing_flag (BOOLEAN) ├─ processing_version (INT) └─ confidence_raw (FLOAT) 特性: ├─ 版本控制: 支持时间旅行查询 ├─ ACID: 数据一致性保证 └─ 保留期: 90天

4.2 Paimon标准化事件表

-- mgir_events_standardized_paimon -- 存储NLP处理后的标准化事件 -- 支持Merge操作 (去重) 关键字段: ├─ event_id (UUID, PK) ├─ raw_event_id (UUID) ├─ risk_date (DATE) ├─ delivery_impact_dim (ENUM: A/B/C/D) ├─ severity_subcategory (STRING) ├─ impact_severity_score (FLOAT: 0-10) ├─ sentiment_score_nlp (FLOAT: -1~1) ├─ confidence_score_nlp (FLOAT: 0-1) ├─ primary_buyer_geo_key (STRING) ├─ affected_buyer_geo_keys (ARRAY<STRING>) ├─ commodity_type (STRING) ├─ geographic_locations (ARRAY<STRUCT>) │ ├─ location_name, latitude, longitude │ ├─ gis_type, relevance_score ├─ extracted_entities (ARRAY<STRUCT>) │ ├─ entity_name, entity_type, confidence ├─ nlp_model_version (STRING) ├─ processing_timestamp (TIMESTAMP) └─ update_version (INT) 特性: ├─ 去重: Merge按event_id, 保留最新版本 ├─ ACID事务: 保证一致性 └─ 主键约束: event_id

4.3 Doris实时指标事实表

-- mgir_indices_fact_doris -- 存储计算后的实时舆情指标 -- 分区: risk_date | Bucket: 32 (按buyer_geo_key hash) CREATE TABLE mgir_indices_fact_doris ( event_id UUID NOT NULL, ingest_timestamp DATETIME NOT NULL, risk_date DATE NOT NULL, buyer_geo_key VARCHAR(50) NOT NULL, commodity_type VARCHAR(50) NOT NULL, delivery_impact_dim VARCHAR(10), impact_severity_score FLOAT, sentiment_score_nlp FLOAT, confidence_score_nlp FLOAT, ldi_score FLOAT, -- 物流延迟指标 cri_score FLOAT, -- 合规风险指标 gri_score FLOAT, -- 地缘政治指标 fri_score FLOAT, -- 金融风险指标 composite_risk_index FLOAT, -- 综合风险 (0-100) buyer_specific_risk_score FLOAT, -- 采购商特定风险 sentiment_vs_risk_corr FLOAT, -- 舆情vs风险相关度 risk_alert_level VARCHAR(10), -- Green/Yellow/Orange/Red source_url VARCHAR(500), location_latitude DOUBLE, location_longitude DOUBLE, location_distance_to_buyer FLOAT, forecast_impact_duration INT ) ENGINE = OLAP DUPLICATE KEY (event_id) PARTITION BY RANGE (risk_date) () DISTRIBUTED BY HASH(buyer_geo_key) BUCKETS 32 PROPERTIES ("replication_num" = "3"); 索引: ├─ PRIMARY KEY: event_id ├─ INDEX: (buyer_geo_key, risk_date) ├─ INDEX: (composite_risk_index) └─ BLOOM FILTER: (buyer_geo_key, commodity_type)

4.4 Doris维度表

-- buyer_dimension_doris (采购商维度) CREATE TABLE buyer_dimension_doris ( buyer_geo_key VARCHAR(50) PRIMARY KEY, buyer_name VARCHAR(200), country_code VARCHAR(10), region_code VARCHAR(50), latitude DOUBLE, longitude DOUBLE, annual_volume_usd BIGINT, main_commodities VARCHAR(500), supply_chain_complexity VARCHAR(50), alternative_suppliers_cnt INT, risk_appetite VARCHAR(50), contact_email VARCHAR(100), risk_manager_name VARCHAR(100), last_updated DATETIME ) ENGINE = OLAP DISTRIBUTED BY HASH(buyer_geo_key); -- commodity_dimension_doris (商品维度) CREATE TABLE commodity_dimension_doris ( commodity_code VARCHAR(50) PRIMARY KEY, commodity_name VARCHAR(200), commodity_category VARCHAR(50), perishability_multiplier FLOAT, -- 0.5-2.0 storage_cost_per_day_usd FLOAT, typical_transport_duration INT, price_volatility_yearly FLOAT, ldi_base_weight FLOAT, cri_base_weight FLOAT, gri_base_weight FLOAT, fri_base_weight FLOAT, last_updated DATETIME ) ENGINE = OLAP DISTRIBUTED BY HASH(commodity_code);

实时管道

5.1 数据源摄取

数据源分类: 1. 新闻与舆情源 (文本) ├─ 路透社、彭博社、CNBC、WSJ ├─ 区域主流新闻网站 ├─ Twitter/X舆论情感 └─ 频率: 实时/5分钟 2. 地缘政治数据 (结构化) ├─ ACLED (冲突事件) ├─ ICG (危机分析报告) ├─ 官方声明 (国务院/外交部) └─ 频率: 每天/每周 3. 制裁与监管 (结构化) ├─ OFAC制裁名单 (美国财政部) ├─ EU制裁名单 (欧盟理事会) ├─ 进出口禁令 └─ 频率: 实时/每天更新 4. 商品市场 (高频结构化) ├─ CME期货、LME金属、现货价格 ├─ 交易所API └─ 频率: 秒级更新 5. 港口与物流 (实时) ├─ 港口状态、船舶AIS、海峡通过 └─ 频率: 实时/10分钟 6. 金融与汇率 (高频) ├─ 外汇、国债收益率、CDS价差 └─ 频率: 秒-分钟级 Kafka主题设计: ├─ raw_news_events: 原始新闻 (32分区, 7天保留) ├─ geopolitical_conflict_events: 冲突数据 (8分区, 30天) ├─ sanctions_and_regulations: 制裁更新 (4分区, 90天) ├─ commodity_prices_stream: 商品价格 (16分区, 3天) ├─ port_logistics_status: 港口状态 (8分区, 7天) └─ financial_indicators: 金融指标 (16分区, 1天)

5.2 Flink流处理任务

Flink任务拓扑: Source: Kafka 6个Topic消费 ↓ [数据清洗与标准化] ├─ 格式转换 (JSON/XML → Struct) ├─ 去重 (按source_url或content hash) ├─ 时间同步 (UTC时区) ├─ 质量检查 (null处理) └─ 异常值处理 ↓ [NLP处理] (Stateless) ├─ 语言检测与翻译 ├─ 命名实体识别 (NER) │ ├─ 地点识别 (港口、国家、海峡) │ ├─ 采购商识别 │ └─ 商品识别 ├─ 事件分类 (A/B/C/D四维) │ └─ 微调BERT/RoBERTa模型 ├─ 情感分析 (sentiment_score) ├─ 严重度评分 (impact_severity) └─ 置信度评估 (confidence) ↓ [维度指标计算] (Stateful时间窗口) ├─ 窗口: 60分钟滑动, 30分钟步长 ├─ 计算LDI: GroupBy (buyer_geo_key, commodity) ├─ 计算CRI: GroupBy (buyer_geo_key, region) ├─ 计算GRI: GroupBy (buyer_geo_key, conflict_zone) ├─ 计算FRI: GroupBy (buyer_geo_key, country) └─ 应用衰减函数: 历史事件权重递减 ↓ [综合指标合成] (Stateless) ├─ 综合风险指数 = 40%(LDI+CRI)/2 + 60%(GRI+FRI)/2 ├─ 采购商特定风险 = 综合指数 × 货运量 × 商品敏感性 ├─ 舆情vs风险相关度 (相关性分析) └─ 预警等级转换 (Green/Yellow/Orange/Red) ↓ Sink: 并行输出 ├─ Paimon表 1: mgir_events_raw ├─ Paimon表 2: mgir_events_standardized ├─ Paimon表 3: mgir_dimension_scores ├─ Doris表: mgir_indices_fact ├─ 告警系统 (即时处理Red级) └─ 监控日志并行度配置: ├─ 数据清洗: 32 ├─ NLP处理: 16 (GPU场景) ├─ 指标计算: 32 (高计算密集) ├─ 数据输出: 16 └─ Checkpoint: 60秒间隔, RocksDB后端

指标计算

6.1 LDI计算示例

# Flink代码示例 from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.datastream.functions import MapFunction, WindowFunction from pyflink.datastream.window import TumblingEventTimeWindow class LDICalculator(WindowFunction): def apply(self, key, window, elements): buyer_geo, commodity = key ldi_score = 0.0 for event in elements: # 基础严重度 severity = self.get_severity_score(event['delivery_impact_dim']) # 距离衰减系数 distance = self.get_distance_to_buyer( event['location_lat'], event['location_lon'], buyer_geo ) proximity_factor = self.distance_decay(distance) # 商品易腐性乘数 commodity_multiplier = self.get_commodity_multiplier(commodity) # LDI累加 event_ldi = severity * proximity_factor * commodity_multiplier # 衰减函数: 事件发生越早权重越小 days_old = (now - event['risk_date']).days decay_factor = math.exp(-0.1 * days_old) # 半衰期10天 ldi_score += event_ldi * decay_factor # 归一化到0-10 ldi_normalized = min(10.0, ldi_score) yield (buyer_geo, commodity, ldi_normalized)

6.2 综合风险指数计算

class CompositeRiskCalculator: def calculate(self, ldi, cri, gri, fri, volume_weight, commodity_sensitivity): """ 综合风险指数 = 40% × (LDI+CRI)/2 + 60% × (GRI+FRI)/2 采购商特定风险 = 综合指数 × 货运量权重 × 商品敏感性 """ # 第2层: 维度指标平均 logistics_compliance_avg = (ldi + cri) / 2.0 geopolitical_financial_avg = (gri + fri) / 2.0 # 综合舆情指数 (0-100) composite_index = ( 0.4 * logistics_compliance_avg + 0.6 * geopolitical_financial_avg ) * 10 # 缩放到0-100 # 采购商特定风险 (考虑货运量和商品敏感性) buyer_specific_risk = ( composite_index * volume_weight * commodity_sensitivity ) buyer_specific_risk = min(100.0, buyer_specific_risk) # 预警等级 alert_level = self.get_alert_level(buyer_specific_risk) return { 'composite_risk_index': composite_index, 'buyer_specific_risk_score': buyer_specific_risk, 'risk_alert_level': alert_level } def get_alert_level(self, risk_score): if risk_score < 25: return 'Green' elif risk_score < 50: return 'Yellow' elif risk_score < 75: return 'Orange' else: return 'Red'

6.3 舆情相关度计算

def calculate_sentiment_risk_correlation( sentiment_scores: List[float], risk_scores: List[float] ) -> float: """ 计算舆情热度与实际风险的相关度 >0.7: 舆情热度与实际风险高度相关 0.3-0.7: 中等相关 <0.3: 低相关 (舆情为"噪音") """ import numpy as np if len(sentiment_scores) < 2 or len(risk_scores) < 2: return 0.0 s = np.array(sentiment_scores) r = np.array(risk_scores) # Pearson相关系数 correlation = np.corrcoef(s, r)[0, 1] return float(correlation) if not np.isnan(correlation) else 0.0