国内网络舆情监测系统平台
网络舆情监测管理系统 方案

网络舆情监测管理系统方案一、项目背景二、项目目标三、项目范围四、项目实施计划五、项目预算六、项目风险管理七、项目团队组建八、项目评估与总结一、项目背景随着互联网的普及和社交媒体的兴起,网络舆情已成为影响社会稳定和企业形象的重要因素之一。
因此,建立网络舆情监控系统已成为各大企业和政府部门的必要措施之一。
二、项目目标本项目旨在建立一套完整的网络舆情监控系统,实现对各类网络舆情信息的及时监测、分析、报告和预警,以帮助企业和政府部门更好地了解社会公众对其关注的问题和反应,并及时采取相应的措施进行应对。
三、项目范围本项目主要包括以下内容:1.网络舆情监测软件的开发和部署;2.相关数据采集和处理工具的开发和部署;3.监测数据的分析、报告和预警机制的建立;4.系统的测试、调试和上线运行。
四、项目实施计划1.项目启动阶段:确定项目目标、范围和计划,组建项目团队;2.需求分析阶段:对用户需求进行分析和整理,确定系统功能和性能要求;3.设计开发阶段:进行系统架构设计、模块设计和编码实现;4.测试阶段:对系统进行功能测试、性能测试和安全测试等;5.部署和上线阶段:将系统部署到生产环境中,进行上线运行和维护。
五、项目预算本项目的预算总额为200万元,其中包括软件开发、硬件设备采购、人员培训和运维等方面的费用。
六、项目风险管理本项目可能面临的风险包括技术风险、人员风险、预算风险和进度风险等。
为减少风险对项目的影响,项目团队将采取一系列措施进行风险管理和控制。
七、项目团队组建本项目的团队由项目经理、技术总监、开发人员、测试人员和运维人员等组成,各成员分工明确,协同合作,共同推动项目的顺利实施。
八、项目评估与总结在项目实施的过程中,项目团队将定期进行项目评估和总结,及时发现和解决问题,确保项目按时按质完成。
同时,项目团队将保持与用户的沟通和协作,不断改进和完善系统,提高用户满意度。
第1章项目背景互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的扩大器,中国的网民规模和宽带网民规模增长迅猛,互联网规模稳居世界第一位。
网络舆情监测分析系统在高校舆情管理中的应用

网络舆情监测分析系统在高校舆情管理中的应用近年来,随着互联网的普及和发展,网络舆情成为了高校舆情管理中的重要内容。
高校作为教育机构和思想文化阵地,需要及时了解和掌握社会对于高校的评价和关注,以便积极回应,并做出相应的调整和改进。
网络舆情监测分析系统作为一种科技手段,为高校舆情管理带来了方便和有效的工具。
本文将探讨网络舆情监测分析系统在高校舆情管理中的应用,并分析其优势和问题。
首先,网络舆情监测分析系统可以帮助高校及时了解和把握舆情信息。
网络舆情是一种特殊的舆情形式,它传播快速、覆盖广泛且难以把控。
网络舆情监测分析系统通过自动采集、整理和分析网络上与高校相关的信息,可快速掌握高校在不同平台上的言论和评价。
这对于高校来说,可以及时发现和总结来自校内外的关注和反馈,使得高校舆情管理更加及时、精准。
例如,系统可以监测到学生在社交媒体上对于学校的态度和评价,学校可以针对性地采取措施回应学生的关切和意见。
其次,网络舆情监测分析系统可以帮助高校进行舆情分析和预警。
通过系统的数据统计和分析功能,高校可以深入了解不同时间段、不同事件背景下的舆情走势。
这对于高校决策者来说,能够提供重要的参考依据。
例如,高校可以通过系统提供的统计数据,分析出网络舆情中的热点话题和关键词,从而更好地规划宣传方向和引导舆论。
同时,系统还可以生成舆情预警报告,对可能引发负面影响的舆情进行及时预警和应对,减少危机事件的发生。
第三,网络舆情监测分析系统可以帮助高校构建良好的舆论环境。
高校作为一个开放的学术机构,需要倡导正能量的学术氛围和舆论环境。
通过系统的分析,高校可以了解到网络上针对高校的谣言和负面信息,并通过针对性的措施进行应对和辟谣。
同时,系统还可以监测到用户对高校师生的正面评价和祝福,高校可以采取适当的方式对这些正面信息进行宣传和推广,传播正能量,树立良好的形象。
然而,网络舆情监测分析系统在高校舆情管理中还存在一些问题和挑战。
首先,系统的监测和分析能力需要不断提升。
网络舆情监控

网络舆情监控网络舆情监控舆情监测室人民日报社网络中心舆情监测室舆情监测系统人民网舆情监测室(人民日报社网络中心舆情监测室)是国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一,在舆情监测和分析研究领域处于国内领先地位。
人民日报社所属的有关机构和企业自2022年起就开始逐步探索网络舆情研究,并于2022年正式组建人民网舆情监测室(人民日报社网络中心舆情监测室)。
目前,舆情监测室在有关部门领导和人民日报、中国社科院、北京大学、清华大学等单位的专家、学者的指导下,经过多年的探索和实践,已初步形成了一套较完整的网络舆情监测理论体系、工作方法、作业流程和应用技术,可以对传统媒体网络版(含中央媒体、地方媒体、市场化媒体、部分海外媒体)、网站新闻跟帖、网络社区/论坛/BBS、微博客、网络“意见领袖”的个人博客、网站时评等网络舆情主要载体进行24小时监测,并进行专业的统计和分析,形成监测分析研究报告等成果。
舆情监测室的工作范围还包括人民网舆情频道(含“舆情会商室”访谈)、《网络舆情》(内刊)、舆情监测技术服务、中文报刊监测系统等。
舆情监测室主任由人民网常务副总裁廖兼任,秘书长为祝华新,副秘书长为彭铁元、单学刚、宋立功,现有具备传播学、社会学、经济学、公共管理学、数理统计学等专业背景的舆情分析研究人员二十多名。
人民舆情检测室承担面向政府机关、事业单位以及大型企业,提供舆情监测、数据分析、顾问咨询等多方位的信息增值服务,客户包括贵州省委、云南省委、广东省委、湖北省委、成都市委、青岛市委等政府机关及神华集团、中国石化、中国移动、中石油、中广核、民生银行、博时基金等众多企事业单位。
主要服务和产品支持有:1.地方政府舆情监测系统为众多中央和地方党政机构、企业、社会团体提供网络舆情监测分析、热点舆情事件应对、网络媒体危机公关等提供顾问服务。
是专门针对地方政府(省、市、县)单位及其相关机构提供舆情监测参考的服务平台,用技术手段实时监测搜集整理互联网信息中关于地方区域的热点、言论、动向、趋势并提供分析、咨询意见的软件系统。
目前国内十大网络舆情监测系统

目前国内十大网络舆情监测系统随着网络舆情的重要性越来越凸显,政府和企业对舆情监测的需求不断上升,这推动了舆情监测市场进入高速成长期。
看到这块不断做大的蛋糕,大批投机者纷纷进入舆情监测市场。
由于由于网页信息采集需要相应的高难技术支撑,很多舆情软件产品无法给用户带来有效的监测效果。
反而是长期以来行业处在技术滞后、市场竞争激烈、良莠混杂的状况。
在此,本着为大家服务的目的,根据一定的信息汇总,列出当前舆情监测市场十大舆情监测系统,排名不分先后,仅供参考:1.乐思网络舆情监测系统。
乐思网络舆情监测系统是针对向互联网这一新兴媒体,通过对海量网络舆论信息进行实时的自动采集,对信息进行垃圾过滤、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类、辨别正负面等处理,形成预警信息或者舆情报告及时通知到相关人员,从而第一时间应急响应,为正确舆论导向及收集群众意见提供帮助的一套信息化系统。
他们只做信息采集和舆情监测研发,有9年研发经验,专业性很强。
同时提供系统建设和舆情服务两种应用方式。
2.军犬网络舆情监控系统。
军犬舆情监控系统以强大的网络舆情信息采集、舆情智能分析与应对、舆情预警、舆情报告生成等16项核心功能组成,专业提供网络舆情监测、网络舆情监控服务。
舆情监测也是其主要业务,也有很强的专业性。
在同类软件中,是乐思软件较强竞争对手。
主要提供舆情系统建设应用。
3.捷讯安网络舆情监测云平台。
捷讯安网络舆情监测云平台利用互联网信息采集技术、智能信息处理技术和全文检索技术,对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、新闻评论等网络资源进行全网采集、定向采集和智能分析,把互联网读薄,读透。
根据用户的网络舆情监测和定向追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,从而帮助用户及时掌握舆情动向,为舆情工作部门提供信息参考和决策支持。
4.Rank舆情监测系统。
Rank舆情监测系统实时监控和采集Internet网站内容,过滤、分类和排重等智能化处理,并准确提取文章标题、摘要相关数据,以直观的图表、简洁的文章列表等形式表现出来,采用云处计算技术,海量抓取、海量分析、海量存储。
网络舆情监测与分析系统设计与实施方案

网络舆情监测与分析系统设计与实施方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 舆情监测背景 (3)1.2 市场需求分析 (3)1.3 技术可行性分析 (3)第2章系统设计目标与架构 (4)2.1 设计目标 (4)2.2 系统架构设计 (4)2.2.1 整体架构 (4)2.2.2 功能模块划分 (5)2.3 技术选型 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据来源分析 (5)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理方法 (6)第四章舆情信息提取与处理 (7)4.1 舆情信息提取 (7)4.1.1 舆情信息提取方法 (7)4.1.2 舆情信息提取流程 (7)4.2 文本去噪与分词 (8)4.2.1 文本去噪 (8)4.2.2 分词 (8)4.3 实体识别与关系抽取 (8)4.3.1 实体识别 (8)4.3.2 关系抽取 (9)第5章情感分析算法与应用 (9)5.1 情感分析概述 (9)5.2 情感极性判定 (9)5.3 情感强度分析 (10)第6章舆情热度评估与趋势预测 (10)6.1 舆情热度评估指标 (10)6.1.1 传播速度指标 (10)6.1.2 话题关注指标 (10)6.1.3 情感倾向指标 (10)6.1.4 话题活跃度指标 (10)6.2 舆情趋势预测方法 (11)6.2.1 时间序列分析方法 (11)6.2.2 灰色预测方法 (11)6.2.3 神经网络方法 (11)6.2.4 支持向量机方法 (11)6.3 基于时间序列的舆情分析 (11)6.3.1 数据预处理 (11)6.3.2 构建时间序列模型 (11)6.3.3 参数优化 (11)6.3.4 舆情趋势预测 (11)第7章用户画像与群体分析 (11)7.1 用户画像构建 (12)7.1.1 用户数据收集 (12)7.1.2 数据预处理 (12)7.1.3 特征提取 (12)7.1.4 用户画像建模 (12)7.1.5 用户画像更新 (12)7.2 群体行为分析 (12)7.2.1 群体特征分析 (12)7.2.2 群体兴趣偏好分析 (12)7.2.3 群体行为趋势预测 (12)7.2.4 群体影响力评估 (12)7.3 网络传播路径分析 (12)7.3.1 信息传播模型构建 (12)7.3.2 传播路径挖掘 (13)7.3.3 传播速度与范围分析 (13)7.3.4 传播策略优化 (13)第8章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 网络安全 (13)8.1.3 系统安全 (13)8.2 数据安全与隐私保护 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 访问控制 (14)8.2.3 数据备份与恢复 (14)8.2.4 用户隐私保护 (14)8.3 法律法规与伦理规范 (14)8.3.1 法律法规 (14)8.3.2 伦理规范 (14)第9章系统实现与测试 (14)9.1 系统开发环境 (14)9.1.1 硬件环境 (14)9.1.2 软件环境 (15)9.2 系统实现与部署 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 系统实现 (15)9.2.3 系统部署 (15)9.3 系统测试与优化 (15)9.3.1 系统测试 (15)9.3.2 系统优化 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 技术展望 (16)10.3 应用前景分析 (17)第1章项目背景与需求分析1.1 舆情监测背景互联网技术的飞速发展和信息传播手段的多样化,网络已成为人们获取和交流信息的主要渠道。
网络舆情监测系统V2.0说明书

1、通过正常途径无法浏览境外违禁站点:
2、通过代理服务器完成对该站点的抓取、去噪、分析、呈现的功能。完 成对境外违禁站点的监测:
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
� 自定义 ip 地址段监测 阳光安吉云监测 SaitDiscover 监测系统,支持对自定义某一 ip 地址段之
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
SaitDiscover·系统结构
SaitDiscover 网络舆情监控系统组成由舆情采集平台、 舆情管理平台、 舆情发布平台、舆情检索引擎、舆情数据库五部分组成。 (1)舆情采集平台 提供对舆情数据进行自动过滤、自动排重、自动摘要、自动 关键词属性提取,是舆情监控系统的的核心部分。 (2) 舆情管理平台 提供对各项舆情数据的综合管理,主要包括舆情信息管理、舆 情分类管理、 舆情统计管理、系统用户管理、用户个性化管理等。 (3) 舆情发布平台 提供舆情分类浏览、舆情专题浏览、舆情分类数据统计、舆情 趋势图呈现及比较、信息的个性化订阅月及邮件推荐。 (4) 舆情检索引擎: 提供舆情搜索功能,按舆情来源渠道进行检索、按关键词进行 检索、按全文进行检索、相关检索、二次检索等功能。 (5) 舆情数据库: 提供对舆情数据的综合管理功能。包括全文数据、统计数据、 日志操作等。 � 检索性能指标: 自动分类达到 95%以上准确率 在 G 级数据集合上达到亚秒级检索速度
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
数据索引更新时间平均小于 0.06s/记录(每条记录 5Kb) 全文检索数据库的索引空间膨胀率<0.8 多用户并发检索,每秒可响应 85 个以上查询 � 采集性能指标: 在 10M 网络带宽环境下,每小时可以采集 4-6 万个网页 单个采集工具能够支持千万数量级的网页采集。 � 舆情分析性能指标: 自动分类达到 90%以上准确率 智能分析处理速度达到每小时处理 4-6 万个网页。 自动聚类速度为每分钟处理 6000 个网页以上。 信息抽取的速度为每秒 450K 以上 网页排重的速度为每小时 12 万篇以上。
天眼网络舆情监测系统操作手册

天眼网络舆情监测系统操作手册作者:胜寒修订:第一次修订版2013年10月20日概述本文档以图文并茂的形式向读者介绍如何操作天眼舆情监测系统(此处仅仅指的是舆情数据检索平台子系统,通篇文章中,除非标明,否则都是指代舆情数据检索平台子系统),鉴于作者本人撰写文档的能力有限,文中难免出现用词不当的地方,敬请见谅!天眼舆情监测系统简单的说,就是面向用户,将舆情数据进行一定程度的加工,以简洁、明了、友好的方式展现给用户的一套数据展现平台,该系统围绕这一中心开发,无论是源码,还是系统操作,都是非常简单的。
如您在阅读本文档之后,仍然有若干问题不清楚、不明了,请联系作者(QQ:953689078),索取更多资料。
目录概述 (2)系统登录界面 (5)系统首页 (6)系统导航菜单 (8)舆情统计 (8)最新舆情 (9)领导舆情 (9)热点追踪 (10)舆情热点云 (11)最新负面 (12)信息聚类 (12)舆情预警 (13)最新舆情 (14)舆情载体树 (15)舆情数据统计信息 (16)最新舆情条目 (16)舆情操作工具条 (16)简报/专报 (17)舆情状态 (17)置为负面 (17)加入关注 (18)文章操作 (18)分类舆情 (19)系统分类 (20)分类导航 (21)分类查询结果 (21)近期热点 (23)热点数据统计信息 (24)热点舆情条目 (25)专题监测 (26)专题数据统计信息 (28)已知专题发现 (28)事件全景 (28)信息汇总 (30)趋势分析 (30)舆情分析 (31)负面舆情 (33)负面舆情分布图 (35)负面舆情分类 (35)负面舆情条目 (36)舆情云视图 (37)舆情简报 (38)添加简报/专报 (39)修改舆情 (39)报告操作 (40)我的收藏 (41)舆情操作 (41)增加收藏夹 (42)舆情搜索 (43)搜索结果 (43)元搜索结果 (44)高级搜索 (44)系统管理 (46)用户管理 (47)添加用户 (47)应用管理 (48)分类管理 (48)专题管理 (48)知识库管理 (50)相关词典 (51)排除词典 (52)负面词典 (53)添加分词 (54)预警系统 (55)短信预警 (56)预警 (56)系统登录界面下图是天眼舆情监测系统的登录页面,较为简单,不做过多介绍。
网络舆情监测与分析系统在舆情管理中的应用

网络舆情监测与分析系统在舆情管理中的应用随着互联网的快速发展,网络舆情成为了社会舆论的重要组成部分。
舆情管理对于企业、政府以及社会组织而言至关重要,只有及时了解和分析舆情,才能采取有效的措施应对危机和挑战。
网络舆情监测与分析系统作为一种重要的工具和技术手段,成为舆情管理的必备工具,本文将介绍网络舆情监测与分析系统在舆情管理中的应用。
一、网络舆情监测与分析系统的概述网络舆情监测与分析系统是指通过采集网络上的数据、分析舆情信息以及提供相关的决策支持,以及其他相关的功能。
一般来说,网络舆情监测与分析系统包括以下几个方面的功能:1. 数据采集:系统能够自动采集网络上的相关数据,包括新闻、论坛、微博、微信、博客等各种渠道的信息。
2. 舆情分析:系统能够通过自然语言处理、文本挖掘、情感分析等技术手段对采集到的数据进行分析,提取其中的关键信息和舆情趋势,为决策提供支持。
3. 舆情评估:系统能够根据舆情分析结果进行评估,对舆情的影响力、正面和负面指数等进行量化分析,为决策者提供参考。
4. 决策支持:系统能够根据舆情分析结果提供相应的决策支持,例如提供危机管理方案、舆情管控策略等。
5. 数据展示:系统能够将舆情信息以可视化的方式展示,例如热点图、情感分布图等,便于决策者直观了解舆情情况。
二、1. 实时舆情监测:网络舆情监测与分析系统能够实时监测网络上的舆情信息,包括即时新闻、热门话题、用户评论等,帮助企业政府及时了解舆情动态,及早发现和应对危机。
2. 舆情预警与风险评估:网络舆情监测与分析系统能够根据历史数据和舆情趋势,提供预警和风险评估功能,帮助企业政府及时发现潜在的危机和风险,提前采取应对措施。
3. 事件监测与分析:网络舆情监测与分析系统能够对特定事件进行监测与分析,例如产品上市、政策发布等,帮助企业政府从舆情中了解用户反馈、市场需求以及政策效果,为决策提供依据。
4. 产品和品牌监测:网络舆情监测与分析系统能够实时监测用户对产品和品牌的评价和反馈,帮助企业了解用户需求和市场趋势,及时调整产品和品牌策略。
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1.3 网络舆情监测的核心技术
舆情分析系统的核心技术在于舆情分析 引擎,涉及的主要技术包括文本分类、聚类、 观点倾向性识别、主题检测与跟踪、自动摘 要等自然语言处理技术,这些技术一直是国 内外信息工作者关注的领域。
1.3 舆情监测技术发展应用现状
国内研究现状:
虽然近几年在信息处理领域内成型的软件产品也很多, 但是现有的互联网舆情监测系统的实际使用效果并不理想, 主要原因是现有系统对采集到的评论文本的情感倾向性分析 不足、没有建立很好的解决方案。监测系统中如果没有对评 论文本的情感倾向的分析,将使其不能有效地对互联网舆情 进行自动分析而不能建立起有效且快速的舆情监测预警机制, 进而不能非常有效的起到预警的作用。
舆情监测案例库是人民网舆情监测室长期研究、分析互联网舆情积累下 来的宝贵资料,对于各级党政机关、企业、社会团体的宣传、调研、理 论、培训等相关部门都有一定的参考和借鉴价值。
2.1 国内网络舆情监测系统平台
3 舆情会商室 邀请嘉宾才采访形式,评论时事热点。
2.1 国内网络舆情监测系统平台
功能: 1地方政法机关舆情应对能力排行榜
2.1 国内网络舆情监测系统平台
/ThesisList.htm 人民网舆情监测室 人民网舆情监测室是国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一, 在舆情监测和分析研究领域处于国内领先地位。人民日报社所属的有关机构自 2006年起就开始逐步探索网络舆情研究,并于2008年正式组建人民网舆情监 测室。 / 正义网舆情监测系统 帮助政法机关敏锐发现和整理有关的网络舆情信息,通过自动采集、自动分类、 智能过滤、自动聚类、主题检测和统计分析,实现社会热点话题、突发事件、 重大案情的快速识别和定向追踪,全方面客观地揭示舆情的状况和走向。
重大疾病舆情监测
九十四期29班
--------第2组
组员:李猛 李鸿鹤 马朝霞 刘双梅 卢婷婷 王洪涛
内容提纲
1、舆情监测相关核心技术及发展应用现状 2、国内外基于网络媒体的疾病暴发与监测信息 资源 3、“重大传染病舆情监测预警平台”的初步设 想
1.1 网络舆情的概念
王来华认为:舆情是指在一定的社会空间内,围绕 中介性社会事件的发生、发展和变化,做为主体的 民众对作为客体的社会管理者产生和持有的社会政 治态度。
为决策层全面掌握舆情动态,做出正确舆论引导, 提供分析依据
尼-网络舆情监控系 统、新天网络舆情检测系统、阳光安吉云检 测系统,军犬网络舆情监控系统,等。 国外的舆情监控系统: BuzzLogic Insights ( BuzzLogic 公司)、BuzzMetrics(尼尔森 公司)、ReputationDefender、Visible Technologies、Cision,等。
2.1 国内网络舆情监测系统平台
2 自动实现舆情分析和统计
2.1 国内网络舆情监测系统平台
3精准和全面的网络舆情检索
正义网舆情监测系统的检索功能分为三种:新闻检索、论坛 检索和博客检索。分别对新闻文章集合、论坛帖子集合和博 客帖子集合进行相关检索。
2.1 国内网络舆情监测系统平台
4实时监测各类网络舆情信息
张克生认为:舆情是指国家决策主体在决策活动中 必然涉及的、关乎利益的民众生活(民情)、以及民 众在认知、情感和意志基础上,对社会客观情况以 及国家决策产生的主观社会政治态度。
1.2 网络舆情监测的主要任务
网页信息的自动采集处理、敏感词过滤、自动 聚类、分类、主题检测、主题聚焦、统计分析
形成舆情简报、分析报告、移动快报
1.4 舆情监测技术发展应用现状
国外研究现状:
国外对自然语言处理方面的研究起步比较早,相继有一些相关学者和 专家都在自然语言处理中的语法、句法及语义分析方面提出了一系列较为 有效的理论和方法。 当前比较重要的会议和论坛有:文本检索会议(TeXtREtrievalConnce, TREC)、情报检索专业组会议(SpecialInterest Group on InfomationRetrieVal,SIGIR)、话题检测与跟踪会议(Topic Detection and Tmcking,TDT)等。 其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟,但是在有效性方 面还有很大的提升空间。
2.1 国内网络舆情监测系统平台
监测功能: 1“地方应对网络舆情能力推荐榜”、“网络文化热点排行榜”、 “央企网络舆情应对能力排行榜”、“企业网络舆情应对能力 与声誉管理研究报告”等定期发布的研究成果
2.1 国内网络舆情监测系统平台
2.1 国内网络舆情监测系统平台
2 编写了实用性强的舆情案例库、舆情分析师手册等工具书。
正义网舆情监测系统可以自动采集网络媒体发布的网络新闻。 网页采集模块在互联网上不断采集最新新闻信息,并对这些 信息统一加工过滤、自动分类,保存新闻的标题、出处、发 布时间、正文、新闻相关图片等信息。
2.2 国外疾病舆情监测系统平台
1、概述:Disease surveillance is an epidemiological practice by which the spread of disease is monitored in order to establish patterns of progression. The main role of disease surveillance is to predict, observe, and minimize the harm caused by outbreak, epidemic, and pandemic situations, as well as increase our knowledge as to what factors might contribute to such circumstances. A key part of modern disease surveillance is the practice of disease case reporting. In modern times, reporting incidences of disease outbreaks has been transformed from manual record keeping to instant world wide internet communication.