网络舆情分析系统的研究与设计
网络舆情分析与预警系统的设计与实现
网络舆情分析与预警系统的设计与实现随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情已经成为了一个重要的社会现象。
网络舆情的迅速传播和影响力不容忽视，对于政府、企业和个人来说，了解和掌握网络舆情的动态是至关重要的。
为了更好地应对网络舆情，许多机构和企业开始研发网络舆情分析与预警系统。
本文将介绍网络舆情分析与预警系统的设计与实现。
一、系统需求分析在设计网络舆情分析与预警系统之前，首先需要进行系统需求分析。
根据实际需求，网络舆情分析与预警系统应具备以下功能：1. 数据采集：系统能够自动采集网络上的舆情数据，包括新闻、微博、微信、论坛等各种社交媒体平台的信息。
2. 数据清洗：系统能够对采集到的数据进行清洗和过滤，去除重复、垃圾和无关的信息。
3. 数据存储：系统能够将清洗后的数据进行存储，以便后续的分析和查询。
4. 数据分析：系统能够对存储的数据进行分析，包括情感分析、关键词提取、主题分类等。
5. 预警机制：系统能够根据分析结果，自动发出预警信息，提醒相关人员及时采取措施。
6. 可视化展示：系统能够将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便用户查看和理解。
二、系统设计与实现在系统设计与实现过程中，需要考虑以下几个方面：1. 数据采集：为了实现数据的自动采集，可以利用网络爬虫技术，编写爬虫程序定时抓取各大社交媒体平台的信息，并将采集到的数据保存到数据库中。
2. 数据清洗：为了保证数据的质量和准确性，可以利用自然语言处理技术对采集到的数据进行清洗和过滤，去除重复、垃圾和无关的信息。
3. 数据存储：为了方便后续的分析和查询，可以选择合适的数据库进行数据存储，如MySQL、MongoDB等。
4. 数据分析：为了实现数据的分析，可以利用机器学习和自然语言处理等技术，对存储的数据进行情感分析、关键词提取、主题分类等操作。
5. 预警机制：为了实现预警功能，可以设置一定的阈值和规则，当分析结果超过阈值或符合规则时，系统自动发出预警信息。
网络舆情监测系统的设计与开发研究
网络舆情监测系统的设计与开发研究随着互联网的普及和应用的不断拓展，网络舆情监测系统已成为越来越多政府、企业和媒体等组织的重要工具。
网络舆情监测系统是指利用大数据技术和人工智能算法，对社会舆论进行实时、准确、全面的跟踪分析，为组织决策提供参考依据和预警信息。
本文将从系统架构、数据采集、情感分析和数据可视化等方面，阐述网络舆情监测系统的设计与开发研究。
一、系统架构网络舆情监测系统的架构分为数据采集、数据存储、情感分析和数据可视化四个部分。
其中，数据采集是系统的关键环节，需要通过网络爬虫技术广泛搜集网络上的信息资源。
数据存储部分则负责对采集到的数据进行清洗、去重、分类和存储等处理。
情感分析部分主要是通过文本挖掘技术，对所采集的信息进行情感分析、主题分类和语义解析等处理，以获取用户对某一特定话题的态度和情感色彩。
数据可视化部分则是将情感分析的结果以图表形式进行呈现，直观地展示网络舆情的热点、趋势和变化等信息。
二、数据采集数据采集是网络舆情监测系统的基础工作，其质量和效率对系统的舆情分析准确度和实时性有着决定性的影响。
数据采集方法包括正向抽样、反向抽样和随机抽样等方式。
其中，正向抽样指定关键词或URL，从相应社交网络、新闻媒体或论坛等网站上爬取与关键词相关的信息；反向抽样则从投诉、官方网站等渠道进行采集；随机抽样则是按照一定的规则和概率进行随机采样。
在数据采集过程中，还需要考虑数据的信息安全和隐私保护。
要保证数据的安全和保密，可以采用抓包分析、SSL证书验证、IP地址过滤、反爬虫策略等技术手段。
同时，要保护用户的隐私，可以对敏感信息进行脱敏或匿名处理。
三、情感分析情感分析是网络舆情监测系统的核心技术，其任务是将文本信息转化为情感倾向，并归纳出相应的舆情话题。
情感分析技术主要分为基于情感词典的方法和基于机器学习的方法两类。
基于情感词典的方法是指构建一个情感词典，根据词汇的情感极性（如积极、消极或中性），对文本进行情感分类。
网络舆情监测与管理系统的设计与研发
网络舆情监测与管理系统的设计与研发随着互联网的迅猛发展，舆情监测与管理成为了一个十分重要的领域。
网络舆情监测与管理系统的设计与研发能够帮助政府、企业、社会组织等机构及个人，了解和掌握社会舆论动态，并做出相应的应对措施。
本文将从需求分析、系统设计以及实施过程等方面进行详细介绍。
一、需求分析在设计与研发网络舆情监测与管理系统之前，首先需要进行需求分析。
针对不同的用户需求，我们可以将系统的功能需求分为以下几个方面：1.舆情数据收集：该功能可以通过网络爬虫技术，自动抓取各类网络平台和媒体的信息，包括文字、图片、视频等，并进行分类和存储。
2.舆情监测与预警：通过对收集到的舆情数据进行分析和挖掘，可以实现实时的舆情监测与预警功能，及时发现和预测舆情事件的发展趋势。
3.舆情分析与评价：通过对舆情数据的分析和处理，可以提取出关键词、趋势、态度、情感等信息，并进行科学的舆情评价，帮助用户了解舆情事件的重要程度和影响力。
4.舆情洞察与管理：通过舆情数据的分析和挖掘，可以帮助用户发现舆情事件的背后原因和规律，为制定相应的应对策略提供依据。
二、系统设计在需求分析的基础上，我们可以对网络舆情监测与管理系统进行系统设计。
下面是系统设计的几个关键点：1.数据收集与存储：设计合适的数据收集与存储模块，确保能够正确、高效地收集并存储各类网络舆情数据。
2.舆情监测与预警：设计舆情监测与预警模块，能够自动对收集到的舆情数据进行实时监测和预警，并通过短信、邮件等方式及时通知用户。
3.舆情分析与评价：设计舆情分析与评价模块，能够对舆情数据进行文本分析、情感分析等，并根据用户需求提取关键信息，对舆情事件进行评价。
4.舆情洞察与管理：设计舆情洞察与管理模块，能够对舆情数据进行深度挖掘和分析，发现事件的背后变化和规律，并为用户提供决策支持。
三、实施过程在进行系统的设计与研发之前，我们需要明确实施过程中所需的步骤和方法：1.需求沟通与确定：与用户进行充分的需求沟通，了解用户的真实需求，并将需求明确化和具体化，确保系统的设计符合用户的期望。
网络舆情监测与分析系统的设计与研发
网络舆情监测与分析系统的设计与研发随着互联网技术的不断发展，网络舆情已经成为社会稳定和公众安全的重要因素。
因此，网络舆情监测与分析系统的设计与研发已经成为了一项非常重要的工作。
网络舆情监测与分析系统是一种能够实时监测和分析互联网上涉及到某种事件或话题的舆情信息的系统。
这种系统的主要目的是为政府、企事业单位、媒体等组织提供有效的舆情分析和预警服务，帮助他们及时了解公众对某个事件或话题的看法，并采取相应的应对措施。
在设计与研发网络舆情监测与分析系统时，我们需要注意以下几个方面：一、多源数据的采集网络舆情数据的来源非常广泛，包括社交媒体、新闻媒体、微博、论坛、博客等。
因此，在设计时需要考虑多源数据的采集问题。
同时，需要关注数据安全问题，确保数据的真实性和准确性。
二、大数据存储与处理由于网络舆情数据量较大，因此需要使用大数据存储与处理技术，如分布式存储、分布式计算等。
这样可以有效地提高数据的处理效率和系统的稳定性。
三、情感分析和结果呈现情感分析是网络舆情监测与分析系统的核心技术之一。
通过情感分析，我们可以得知公众对某个事件或话题的态度，从而为政府、企事业单位、媒体等组织提供有效的舆情分析和预警服务。
在结果呈现方面，我们需要设计简洁明了的图表和报告，以便用户能够方便地了解舆情信息的变化和趋势。
四、高效的系统建设与管理网络舆情监测与分析系统是一个复杂的系统，需要精心设计和建设。
同时，还需要开发高效的系统管理工具，以保证系统的稳定性和安全性。
综上所述，网络舆情监测与分析系统的设计和研发需要涉及到多个方面的技术和工作。
在实际的应用中，我们还需要不断地对该系统进行优化和改进，以适应不断变化的网络环境和用户需求。
网络舆情监测及分析的系统设计与实践
网络舆情监测及分析的系统设计与实践随着互联网的迅速发展，网络舆情成为了人们获取信息和表达意见的重要渠道之一。
舆情的迅速扩散和影响力，使得网络舆情监测及分析的系统成为了广泛关注的话题。
在本文中，我们将探讨网络舆情监测及分析系统的设计与实践，旨在提供一种全面、快速、准确的舆情监测与分析解决方案。
系统架构设计是网络舆情监测及分析的系统设计的关键步骤。
一个好的架构设计能够保证系统的稳定性、可扩展性和性能。
在设计过程中，我们首先需要确定系统的功能模块。
常见的功能模块包括数据采集、数据存储、数据预处理、情感分析和可视化展示。
在数据采集模块中，系统可以通过网络爬虫等方式收集网络舆情数据，并将数据存储到数据库中。
数据存储模块可以选择使用关系数据库或者NoSQL数据库，以满足不同的需求。
数据预处理模块主要负责对原始数据进行去重、过滤和清洗等操作，确保后续的分析结果的准确性。
情感分析模块是网络舆情分析的核心部分，通过构建情感分类模型，对舆情文本进行情感倾向分析。
最后，可视化展示模块将分析结果以图表、表格等形式展示给用户，以便用户直观地理解和分析数据。
在实践中，我们可以根据需求选择适合的技术和工具来实现系统。
在数据采集方面，可以使用Python语言中的第三方库BeautifulSoup、Selenium等来进行网页爬取，也可以使用API接口来获取数据。
在数据存储方面，关系数据库如MySQL、PostgreSQL等可以满足较小规模的数据存储需求，而NoSQL数据库如MongoDB、Redis等则适用于大规模数据存储和高并发读写的场景。
在数据预处理中，可以使用正则表达式、自然语言处理库NLTK、分词工具jieba等来对文本数据进行处理。
情感分析模块可以使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等来构建分类模型，也可以使用深度学习算法如卷积神经网络、循环神经网络等来进行情感分析。
可视化展示可以使用开源框架D3.js、Echarts等来实现。
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。
网络媒体舆情监测与分析系统设计
网络媒体舆情监测与分析系统设计随着互联网的飞速发展，网络媒体舆情监测与分析系统的重要性日益凸显。
该系统的设计旨在帮助企业、政府机构等相关方快速获取和分析社交媒体、新闻媒体等网络媒体中的舆情信息，为决策提供科学依据。
一、背景介绍网络舆情是指网络上公众对于某一事件、某一现象的集体共识或情绪表达。
在网络舆情监测与分析系统的设计中，我们需要收集并分析大量的网络媒体数据，如社交媒体平台上的用户评论、观点、态度等，以及新闻媒体中的相关报道和评论。
通过对这些数据的传感器采集和处理，我们可以获得对于特定事件或话题的各类指标。
二、数据收集与处理1. 数据采集针对社交媒体平台上的数据采集，可以使用网络爬虫进行自动化的数据抓取。
这需要根据特定的抓取规则，选择适当的数据源，并将采集到的数据进行整理和存储。
2. 数据清洗与预处理网络媒体中数据的质量参差不齐，因此在进行分析前需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、筛选有效信息、纠错修正等操作，以保证数据的准确性、完整性和可靠性。
三、舆情分析方法1. 文本分析在网络媒体舆情监测与分析系统中，文本分析是重要的方法之一。
通过使用自然语言处理和文本挖掘等相关技术，可以从大量的文本数据中提取主题关键词、情感倾向、关联性等信息，对舆情事件进行深入分析。
2. 社交网络分析社交网络分析是研究社交媒体上用户之间关系的一种方法。
通过对用户之间关系网络的构建和分析，可以发现用户的影响力、信息传播路径、意见领袖等关键因素，为舆情分析提供更加全面的视角。
四、舆情预测与应对基于网络媒体舆情监测与分析系统的分析结果，可以进行舆情预测和应对策略的制定。
通过研究历史数据和趋势变化，我们可以预测公众舆情的发展方向，以便相关方能够做出积极的决策和应对措施。
同时，在舆情应对中，我们还可以使用一些有效的干预手段，如及时发布信息、开展舆情引导等，以减少舆情危害和负面影响。
五、系统特点与优势网络媒体舆情监测与分析系统的设计需要具备以下特点和优势：1. 多样化数据收集源：可以整合多个网络媒体平台的数据，实现多样化和综合化的舆情数据收集。
网络舆情分析系统的研究与设计
网络舆情分析系统的研究与设计摘要：网络舆情是指在一定的社会空间内，通过网络围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对公共问题和社会管理者产生和持有的社会政治态度、信念和价值观。
随着科技的发展，政府迫切需要更好地监控与引导网络，本文通过研究现今网络舆情分析系统的技术特征，并根据需要，介绍了网络舆情分析系统的一种可行模型，能够提高网络舆情分析的准确性和灵活性，有效促进我国网络舆情分析工作的迅速发展。
关键词：网络舆情；网页文本结构化；文本分类；文本聚类互联网的高速发展使网络信息越来越难以处理，所以，传统的以人工分类为基础的处理方式已完全不能够适应如此规模的网络信息量得处理工作。
作为一个新的研究课题，对网络舆情的监控和分析，必须建立在高科技的现代信息技术当中，从而能够及时面对网络舆情并第一时间对其进行主动控制和疏导。
一、网络舆情分析系统的总体模型概括网络舆情分析系统根据用户的不同需求，对特定种类的以网络为载体的新闻和消息在收集后通过网页净化、词频统计等手段对信息进行有效的预处理活动，并将预处理的所得结果入库，并通过数据挖掘算法对信息进行分析，最后会得到一定时期内网络所出现出现的热点信息，并对其进行追踪，得到事件的详细信息。
1.1 输入输出层面输入层指互联网搜索、数据源等。
随着网络在获取信息方面的便捷性和灵活性的提高，许多信息平台，如博客、新闻和政府网站都成为网络舆情的监控源。
输出层一般来说指的是前端展示输出，对于网络舆情分析系统来说，其输出程序主要根据用户需要提供信息，其信息的种类呈现出多样化的特点。
1.2 业务处理层面1.2.1网络舆情系统信息采集以及预处理方式网络舆情监控系统需要在了解用户需求的前提下，设定所需主题或目标，并利用人工和自动相结合的信息采集手段完成信息收集的任务。
对于已经定位的网络资源，需要知道网络资源是否已进入数据库中，若己保存到数据库，系统需继续进行其他资源的收集。
网络舆情信息预处理是网络舆情信息分析系统的准备阶段，能够对网页当中的信息进行数据清洗和分类处理后，形成格式化的数据然后上传到数据库，并进行信息过滤，滤除无关信息，保存重要信息。
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网络舆情分析系统的研究与设计
摘要：网络舆情是指在一定的社会空间内，通过网络围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对公共问题和社会管理者产生和持有的社会政治态度、信念和价值观。
随着科技的发展，政府迫切需要更好地监控与引导网络，本文通过研究现今网络舆情分析系统的技术特征，并根据需要，介绍了网络舆情分析系统的一种可行模型，能够提高网络舆情分析的准确性和灵活性，有效促进我国网络舆情分析工作的迅速发展。
关键词：网络舆情；网页文本结构化；文本分类；文本聚类
互联网的高速发展使网络信息越来越难以处理，所以，传统的以人工分类为基础的处理方式已完全不能够适应如此规模的网络信息量得处理工作。
作为一个新的研究课题，对网络舆情的监控和分析，必须建立在高科技的现代信息技术当中，从而能够及时面对网络舆情并第一时间对其进行主动控制和疏导。
一、网络舆情分析系统的总体模型概括
网络舆情分析系统根据用户的不同需求，对特定种类的以网络为载体的新闻和消息在收集后通过网页净化、词频统计等手段对信息进行有效的预处理活动，并将预处理的所得结果入库，并通过数据挖掘算法对信息进行分析，最后会得到一定时期内网络所出现出现的热点信息，并对其进行追踪，得到事件的详细信息。
1.1 输入输出层面
输入层指互联网搜索、数据源等。
随着网络在获取信息方面的便捷性和灵活性的提高，许多信息平台，如博客、新闻和政府网站都成为网络舆情的监控源。
输出层一般来说指的是前端展示输出，对于网络舆情分析系统来说，其输出程序主要根据用户需要提供信息，其信息的种类呈现出多样化的特点。
1.2 业务处理层面
1.2.1网络舆情系统信息采集以及预处理方式
网络舆情监控系统需要在了解用户需求的前提下，设定所需主题或目标，并利用人工和自动相结合的信息采集手段完成信息收集的任务。
对于已经定位的网络资源，需要知道网络资源是否已进入数据库中，若己保存到数据库，系统需继续进行其他资源的收集。
网络舆情信息预处理是网络舆情信息分析系统的准备阶段，能够对网页当中的信息进行数据清洗和分类处理后，形成格式化的数据然后上传到数据库，并进行信息过滤，滤除无关信息，保存重要信息。
1.2.2 网络舆情数据存储
舆情数据存储主要包含数据入库、网页快照与附件存储等，舆情数据需要在收集后保存在相应的数据库中，并需要根据不同种类的信息类型，对数据库进行相应的分类。
1.2.3网络舆情语义分析
网络舆情语义分析作为整个系统最重要的模块，能够挖掘出在信息预处理模块中所获得的信息，所运用的技术主要有追踪热点、关联分析与趋势分析等，能够有效实现网络舆情监控和热点追踪的功能。
在此过程中，所使用信息分析的方法基于向量空间模型，采用多种组合式的数据挖掘技术和算法，更好地对文本信息分析和处理，保证了整个系统基于用户需求，即使进行策略调整，使整个系统达到运行的最佳状态。
二、网络舆情信息的预处理技术手段
模板配置法、网页的文本结构化信息处理法等方法是主要的网络舆情信息数据的预处理方法，但模板配置法需设定每个信息源的网站模板，使工作量和维护量过大，而网页的文本结构化信息处理法利用页面结构分析与智能节点分析转换的方法，在自动抽取数据后，有效识别与清除网页内的无效内容，所以一般来说，网络舆情系统采用文本结构化处理方法。
Web 网页一般包括关注内容和掺杂内容两部分。
关注内容是网页的主要内容，在一个网页当中，其新闻内容、帖子内容等都属于网页的关注内容，而掺杂内容指的是诸如搜索条、广告灯与主体内容无关的信息要素。
所以，在信息预处理中，如何快速处理掺杂内容，成为网络舆情分析系统的重要技术之一。
首先利用HTML 网页标签树实现网页净化，有效地降低网页结构的复杂性，缩减网页空间，从而节省后续分析过程的时间和空间花费。
三、网络舆情分析系统的语义分析技术
网络舆情分析系统语义分析技术，主要对各项新闻热点敏感话题等进行分析，是整个网络舆情系统的最关键技术，是影响网络舆情信息分析结果是否准确的重要手段。
语义分析技术包含文档特征库、算法库、分析结果库等数据库，并采纳了数据挖掘中的文本分类和文本聚类的算法，对已完成预处理之后的网络舆情信息进行分析和处理，产生相应的分析结果库。
而算法库以及算法调度和线程处理是语义分析模块的主要工作
3.1算法库管理
算法库能够有效地为每一处理线程生成一种恰当的算法供算法调度程序进行使用，在接收管理员的设置和查询要求之后，将所设置的特定信息和各种特殊信息要求存储到算法配置信息库中并进行恰当的管理。
3.2算法调度
算法调度主要负责进程的分配以及多线程的管理工作，是整个舆情分析的动力构成。
通
过各种手段，控制线程的运行。
而且系统为每个用户的个人进程进行控制，并可以为一个用户同时处理多个不同的进程。
3.3线程处理
每一个的线程处理，就是一次进行文本分类或文本聚类的过程，其中包括了权值向量的生成、特征选择或特征抽取、文本分类或文本聚类。
首先需要通过算法库，确定其中各个部分恰当的算法，每个部分根据其特征，采用一种特定的算法。
然后按照事先设定好的时间频度和处理手段，从数据库中抽取相应内容，并进行深层次的分析与处理，最后获得结果后将最终的处理结果存入相应的结果库中，并帮助用户根据自身的特定需要，进行处理结果的查询，并利用恰当的手段和表现方式，将这些分析后的所得结果展现给需要查询的用户。
四、结语
本系统的最大优点，便是能够灵活搭配算法和自由处理的架构，真正实现分析和追踪热点的效应，网络舆情分析系统的核心技术在于舆情的分析和引擎，这些技术手段包括文本分类、文本聚类、观点倾向性辨别等计算机文本信息识别技术，真正实现了热点追踪与分析。
随着网络系统的发展，若本系统能够大量投入运用，将成为各个级别部门的重要网络舆情监控工具，并创造大量的经济效益和社会效益。
参考文献：
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[5] 许鑫,章成志,李雯静.国内网络舆情研究的回顾与展望[J]. 情报理论与实践. 2009（3）.。