公共卫生网络舆情监测系统的设计和实现
网络舆情监测系统的设计与实现
网络舆情监测系统的设计与实现第一章网络舆情监测系统概述随着网络技术的发展，网络舆情已经成为了当今社会中非常重要的一项指标，这也让网络舆情监测系统变得越来越重要。
网络舆情监测系统是一种可以通过自动化的方式，对网络中的言论进行实时监测、分析和反馈的系统，这种系统非常重要，可以帮助政府部门或企业组织更好地掌握网络上的舆情变化，从而可以更好地制定相应的战略。
第二章系统的设计与实现2.1 数据采集系统的第一步是要实现数据采集的功能。
在数据采集过程中，可以通过相应的技术手段将网络上的数据收集到数据库中。
对于这种数据采集技术，可以使用爬虫技术或者是数据接口技术，相比之下，接口技术更为便捷。
因此，我们可以通过接口技术实现数据采集功能。
2.2 数据分析数据分析是网络舆情监测系统中最为核心也最为重要的一个环节。
对于数据分析，需要通过相应的技术算法将采集到的数据进行分类、筛选、摘要和归纳等操作，从而得到具有可读性的结果。
对于数据分类技术，可以使用机器学习等算法，但这些算法的准确性需要通过大量的事实验证才能得到保证。
2.3 数据可视化系统的最后一步需要对数据进行可视化，以便于更为直观地展现数据的分析结果。
同时，可视化也可以通过直观的方式吸引用户，提高用户体验。
在这一步中，可以使用表格、图表、图像和图形等方式来进行数据可视化，以便于用户更好地理解数据分析结果。
第三章实例分析为了更好地展示网络舆情监测系统的应用效果，下面通过对某事件的实例进行分析。
假设某社会事件引起了公众广泛关注，这时候网络舆情监测系统可以对网络上涉及到该事件的言论进行实时监测，并基于数据分析结果进行针对性的决策。
第四章总结网络舆情监测系统是一项非常重要的技术，可以帮助政府部门和企业组织更好地掌握网络上的舆情变化，从而为他们的决策提供相应的参考。
在系统的设计和实现过程中，需要充分考虑数据可靠性、数据算法和数据可视化等方面，以便于更好地实现数据采集、分析和可视化等功能。
网络舆情监测和分析系统设计与实现
网络舆情监测和分析系统设计与实现随着互联网的普及，信息传播的速度越来越快，每天产生的信息量也在不断增加。
这些信息对于企业和政府等组织来说，既是机遇也是挑战。
如何利用这些信息来提高商业竞争力和政府治理效能，成为了一个热门的话题。
而网络舆情监测和分析系统，则成为了实现这一目标的关键环节。
一、网络舆情监测系统设计网络舆情监测系统的设计要从以下几个方面出发：数据采集、数据处理和数据展示。
1. 数据采集数据采集是网络舆情监测系统的第一步，也是最重要的一步。
数据来源可以有多种，包括社交媒体、新闻网站、论坛、博客等。
其中，社交媒体平台是目前最主要的数据来源之一，如微博、微信等。
在选择数据来源时，需要根据监测目标和目的确定。
2. 数据处理数据处理是指将收集到的数据进行分析和处理，提取有用的信息。
数据处理包括数据清洗、数据分析、情感分析等。
数据清洗主要是为了去除无用的信息，如广告、重复信息等。
数据分析则是对采集到的数据进行分类、分析和统计，得出相关的指标和结论。
情感分析则是对采集到的文本信息进行情感分类，以便更好地判断舆情的趋势和态度。
3. 数据展示数据展示是将处理后的数据呈现给用户的过程。
数据呈现的方式有多种，包括图表、地图等。
图表是比较常见的一种数据展示方式，可以通过柱状图、折线图等呈现数据的变化趋势。
地图则可以直观地展现数据的地域分布情况。
二、网络舆情分析系统实现网络舆情分析系统的实现可以采用现有的开源软件，也可以自己开发。
常用的开源软件有Twitter Sentiment Analysis、Apache Nutch等。
1. Twitter Sentiment AnalysisTwitter Sentiment Analysis是一个基于Python的开源项目，可以实现对Twitter上的内容进行情感分析。
Twitter Sentiment Analysis的原理是使用自然语言处理技术从Twitter中提取文本，通过训练模型判断文本的情感，最后将结果以图表或地图的形式展示出来。
网络舆情监测与预警系统设计与实现
网络舆情监测与预警系统设计与实现网络舆情是指通过互联网传播的，涉及社会公共话题和事件的舆论和情绪信息。
由于其广泛性和高效性，网络舆情成为了公共舆论的重要传播渠道之一。
然而，网络舆情的迅速传播和广泛影响性也带来了一定的风险，例如谣言的传播、社会恐慌的扩大等。
为了及时发现和掌握网络舆情的动态，并能够迅速做出相应的应对措施，网络舆情监测与预警系统成为了一个必要的工具。
一、网络舆情监测与预警系统的设计原则网络舆情监测与预警系统的设计应遵循以下几个原则：1. 多维度数据采集：系统应该能够从多个渠道收集舆情信息，包括但不限于新闻媒体、社交媒体、论坛等。
通过综合分析不同渠道的数据，可以更全面地了解舆情的形成和演变。
2. 实时监测与预警：系统应能够实时监测网络舆情的变化，并能够及时发出预警信号。
这意味着系统需要具备高效的数据采集和处理能力，以及快速准确的情感分析和舆情评估能力。
3. 自动化分析与挖掘：系统应具备自动化的数据分析和挖掘能力，能够从海量数据中快速提取出重要的信息和趋势。
通过自动化的分析和挖掘，可以帮助用户更好地理解舆情的脉络和演变规律。
4. 可视化展示与分析：系统应该能够将分析结果以可视化的方式呈现给用户，例如图表、热力图等。
通过可视化展示，用户可以更直观地了解舆情的态势和趋势，从而做出相应的决策和应对措施。
二、网络舆情监测与预警系统的实现方法网络舆情监测与预警系统的实现可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：系统需要从多个渠道采集舆情数据，包括但不限于新闻媒体、社交媒体、论坛等。
可以通过爬虫技术自动化地收集数据，并将其存储在数据库中。
2. 数据清洗与处理：由于网络舆情数据的多样性和复杂性，系统需要对采集到的数据进行清洗和处理，以便后续的分析和挖掘。
例如，可以对文本数据进行分词、去重、去噪等处理。
3. 情感分析与舆情评估：系统需要对采集到的数据进行情感分析，以了解舆情的情绪倾向。
情感分析可以使用自然语言处理和机器学习等技术。
网络舆情监测系统的设计与实现
网络舆情监测系统的设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和社交媒体的广泛应用，网络舆情已经成为了越来越重要的话题。
网络舆情具有时效性强、传播速度快、影响范围广等特点，为政府、企业以及个人带来了极大的挑战和机遇。
因此，设计和实现一套高效的网络舆情监测系统对于各种组织来说已经显得尤为必要。
二、网络舆情监测系统的基本架构网络舆情监测系统的基本架构包含了数据采集、数据存储、数据分析以及数据展示四个部分。
其中，数据采集是整个系统的核心，它可以通过自动化爬虫程序或者人工接口手动采集网络上的各种舆情信息，如新闻、论坛、微博、微信等。
数据存储模块负责将采集到的数据进行分类存储，以便于后续数据分析和展示。
数据分析模块是整个系统的核心，它可以对各种舆情信息进行分析，以发现和了解用户对某一事件或者产品的态度、观点以及评价等。
最后，数据展示模块将分析结果以可视化的方式展示给最终用户，如政府部门、企业管理层以及企业公关人员等。
三、具体实现方式1. 数据采集模块数据采集模块是网络舆情监测系统的核心部分，它可以通过各种自动化爬虫程序自动地采集网络上的各种信息。
常用的采集方式包括 RSS 采集、网页抓取、数据流监测等。
这些方式不仅可以采集一般的新闻和评论信息，还可以采集社交媒体上的用户评论和观点等。
此外，对于某些敏感词汇，采集程序还可以设置过滤规则，以避免采集到不需要的内容。
2. 数据存储模块数据存储模块是整个网络舆情监测系统的核心部分，它可以通过各种关系数据库储存和分类存储采集到的数据。
根据不同的需求，可以采用关系数据库、NoSql 数据库、文本文件等不同的储存方式。
同时，为了更好地保护数据和提高数据查询效率，可以通过数据分片、数据冗余以及数据备份等方式提高数据的可用性。
3. 数据分析模块数据分析模块是网络舆情监测系统的核心部分，它可以通过对采集到的数据进行自然语言处理、数据挖掘和机器学习等方式，提取和整理出用户观点、意见和评论等有价值的信息。
公共卫生网络舆情监测系统设计及实现
ｃａｇ Ｕ ｈ ｎ ｙｎ ，ＬＵ Ｗ ｉ ｈｎ ｃｄｍ ｃ ｏｒａｓ（ Ｄ Ｅ ｉｏ ）Ｅｅｔ ｎｃ ｕｌｈ ｇＨ ｕｅ ｅ ｇ ０ ０４，Ｃ ｉ ｈ ｎ ，Ｓ Ｎ Ｃ ａ ｇ— ｉｇ Ｉ ｅ，Ｃ ｉ Ａ ａ ｅ ｉ Ｊｕｎ ｌ Ｃ ｄｔ ｎ ｌ ｒ ｉＰ ｂ ｉ ｏｓ，Ｂ ｉｎ １ ０８ ｈ ｎ ａ ｉ ｃｏ ｉ ｎ ｓ ａ
近 年来 随着互 联 网的发 展 ，中 国网 民数 量 迅速
１ 研 究 背 景
增 加 。网络 以其 覆 盖 面广 、传 播 速度 快 、交 互性 强 的特点 ，已经 成为 民 意表 达 的重 要渠 道 ，成 为舆 情 形 成 、传 播 和 发 展 的重 要 媒 介 。 如 何 监 测 网 络 舆
（ 国疾病 预防控 制中心 公共 卫生监 测与信 息服务 中心 中 北京 １２０ ） ０２６
米
潘 守 东 蔡 宝河 相 生 昌 孙 长 莹 刘 威
（ 国学 术期 刊 （ 盘版 ） 电子杂 志社 中 光 北京 １０８ ） ００４
［ 摘要 ］ 从 公共卫 生 网络 舆情 监测 的需 求分析入 手 ，设 计 中国疾病预 防控 制 中心公共 卫 生网络舆 情监 测 系
Ｓｒｃｓ ｈｎｓ Ｃｎｅｆｒ ｉａｅＣ ｎｒｌ ｎ ｒｖｎｏ ，Ｂｉｎ ０２ ６ ｈｎ ；Ｐ Ｎ Ｓ ｏ ｅｖｅ，Ｃ ｉ ｅ ｅｔ ｏ ｓ ｓ ｏｔ ｄ Ｐｅｅｔｎ ｅｉ １２ ０ ，Ｃ ｉ ｉ ｅ ｒ Ｄｅ ｏａ ｉ ｊｇ ａ Ａ ｈ ｕ一如 ，Ｃ Ｉ ａ ｈ ，ＸＡ ＧＳ ｅｇ Ａ ｏ— ｅ ＩＮ ｈｎ Ｂ
统 总体 架 构、功 能结构 、业务 流程 ，并介 绍互 联 网信 息 采 集、数 据预 处理 、舆情 分 析 、个人 工作 平 台、 系
统安 全管理 等功 能。
网络舆情监测与分析系统设计与实现
网络舆情监测与分析系统设计与实现一、背景与意义随着互联网技术的不断发展，网络舆情成为了一个重要的社会问题。
网络舆情监测与分析系统作为一种重要的工具，可以通过监测互联网上的信息，及时掌握社会热点和话题，为政府、企业和个人提供决策依据，帮助他们更好地应对各种风险和挑战。
网络舆情监测与分析系统主要由数据采集、预处理、特征提取、分类与聚类、可视化呈现等模块组成，其设计与实现对于提高系统的效率和准确性有着关键作用。
本文将针对网络舆情监测与分析系统的各个模块进行详细分析，并提出一种设计方案，以期帮助研究人员更好地开展网络舆情监测与分析工作。
二、数据采集模块数据采集模块是网络舆情监测与分析系统的重要环节，主要任务是从互联网上收集相关的信息数据。
在实际操作中，数据采集分为两个步骤：信息搜索和数据抓取。
信息搜索是指根据预设的关键词，搜索引擎对互联网上的相关信息进行获取。
搜索引擎一般按时间顺序展示搜索结果，因此该模块需要设计一个定期搜索的机制，保证信息的及时性和全面性。
数据抓取是指通过爬虫程序将互联网上的信息文本、图片、视频等抓取下来并存储到数据库中。
在数据抓取的过程中，需要使用代理工具，以避免被搜索引擎和网站封禁。
三、预处理模块预处理模块主要是对收集到的信息进行数据清洗、处理和筛选，以提高后续分析的效率和准确性。
该模块主要包括以下几个方面：1. 去除广告和噪声信息。
在实际情况中，互联网上存在很多广告和无意义的信息，对于监测分析工作会产生干扰。
因此，需要对这些信息进行过滤和清理。
2. 数据格式标准化。
互联网上的信息格式各异，需要将数据格式进行标准化和统一。
3. 分词和词性标注。
为了便于后续的分类和聚类分析，需要对文本进行分词和词性标注处理，以便提取关键信息，识别人名、地名等实体信息。
4. 数据归一化。
在处理数值型数据时，需要将数据进行归一化处理，以便进行更精准的分析和比较。
四、特征提取模块特征提取是网络舆情监测与分析系统的核心环节，主要是从文本、图片、视频等多个角度提取关键特征，并结合领域知识与数据分析模型进行相应分析和判断。
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。
网络舆情监测与分析系统的设计与实现
网络舆情监测与分析系统的设计与实现随着互联网的普及和当今社会对信息的依赖，网络舆情监测和数据分析变得越来越重要。
传统的监测方法往往费时费力，效率低下，而网络舆情监测与分析系统的出现，可以更加方便和快速地获取并分析数据。
本文将介绍网络舆情监测与分析系统的设计与实现。
一、系统设计1. 数据源网络舆情监测与分析系统需要具备良好的数据源，以获取足够的信息。
数据源可以分为两种：一种是外部数据源，包括社交媒体、新闻网站、论坛等；另一种是内部数据源，如企业内部的数据。
2. 数据采集数据采集是整个系统的重要部分。
数据采集方式有多种，如API接口、爬虫等方式。
数据来源不同，采集方式会有所不同。
3. 数据存储数据存储是一个容易被忽视但非常关键的部分。
数据量不断增加，数据管理的难度也会相应增加。
因此，需要采用有效的数据存储方案。
通常采用的方式是关系型数据库和非关系型数据库。
4. 数据分析数据分析包括情感分析、关键词提取、主题分析等。
这一部分需要依托良好的算法支持，以快速准确地处理数据，并为用户提供实时反馈。
5. 系统展示系统展示是将分析结果以可视化的形式呈现给用户的过程。
如数据报表、仪表盘、图表等。
它可以相对客观地呈现分析结果，方便用户更直观地了解信息。
二、系统实现网络舆情监测与分析系统的设计实现需要一个跨学科的工作团队，包括软件工程师、数据分析师、人机交互设计师等专业人员。
其中，系统实现分为以下五个阶段：1. 需求分析首先需要梳理用户需求，通过需求分析定义系统范围、功能和界面等。
针对不同用户需求，需要设计不同的分析模型。
2. 架构设计根据需求分析，设计系统架构和模块划分。
优先考虑如何保证系统的可靠性、扩展性与可维护性，以及如何提高数据的处理和存储效率。
3. 数据采集与存储数据采集和存储是系统设计的核心环节，需要考虑大数据量时的处理和存储速度问题，并且需要确保数据追溯性和数据的安全性。
4. 数据分析数据分析需要根据需求进一步细化分析目标和分析方式。
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3.4 个性化舆情服务：专题列表
3.4 个性化舆情服务：收藏管理
新建收藏夹 显示：收藏夹列表、专题导航、结果列表、序 号、标题、来源和相关时间。具备删除和制作简 报操作。
3.4 个性化舆情服务：舆情简报
监测网站举例……
CDC关注的网站
天津市疾病防控中心 健康报网 搜狐健康新闻 中国医药网卫生部新闻 中心 QQ新闻 中国网络电视新闻台 南医大公卫网 媒体门户 凤凰网资讯 环球网 联合早报 新浪国内新闻 网易新闻
内容提要
•建设背景 •系统设计 •系统功能
2、系统设计
基于互联网信息采集技术和数据挖掘技术，实时动态监测卫生相关的新闻门户、论坛、 博客等相关互联网站点，实现对互网海量信息的全方位实时扫描和监测。并利用数据挖掘 技术、全文检索技术、内容管理等技术对监测到的数据进行聚类、分类、统计分析等处理， 及时掌握网络上的卫生领域舆情热点，并对热点信息进行持续跟踪。及时发现网络突发性 事件和敏感舆情，实现对卫生领域互联网舆情的全面掌控。
敏 感 信 息 监 测
保 障 体
系
舆情 规划
系
文本挖掘技术
非结构化数据存储管理技术
内容分析管理技术
与采
集
舆情规划
信息采集 信息预处理 信息排重 信息抽取
硬件、网络平台
2.1、网络信应息用软采件系集统架系构图统体系结构
1
5
信息处理
2
4
6
3
8
7
9
应用服务器
数据库
临时数据 库
审核数据 库
概念关系词典、 敏感关键词库和样本库
2.1 系统设计-网络信息采集系统
数据分类与挖掘
支持全文、标题、敏感句、来 源及频道等多种规则
树形分 类体系
2.1 系统设计-网络信息采集系统
数据存储
数据可增量索引，新抓取的数据可以及时发布 采用视图和并行表管理方式，可以支持超大规模的数据存储管理 可自动维护数据，定时删除过期数据 数字对象可选择存放目录和数据库两种灵活方式
舆情简报 头版动态 舆情检索 统计报表
其 他 舆 情 服 务
安
准
智能处理
智能分析
全
规舆
关
情 自自信信智自联
范
分 动动息息能动规 析 分聚指过检标则
处 类类纹滤索引挖
体理
掘
采集资源库 舆情信息库
舆 情 热 点 发 现
倾 向 性 分 析
传 播 路 径 分 析
舆 情 趋 势 分 析
舆 情 预 警 分 析
热 点 话 题 跟 踪
• 在重大专项艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病研究信 息化技术平台研究（ 2009ZX10004-215 ）资助下，我 中心建设了公共卫生网络舆情监测系统。
1、建设背景
网络舆情监测系统以解决用户的网络舆情监测与监 控为目的，通过对新闻媒体、论坛、博客等网络信息源 进行采集、过滤、分析，形成舆情简报、专题报告、热 点分布等分析结果，以丰富的监测数据和舆情分析报告 为主要依据，为用户提供个性化、专业化和系统化的舆 情信息服务，最终使用户全面掌握热点动态，把握关键 舆情热点，做出正确舆论引导提供决策依据。
内容提要
•建设背景 •系统设计 •系统功能
3.1 舆情动态发布 热点词
根据热点词热度列出前二十位 热点词，可自定义数量；查看更多热点 词按钮
饼型图表 今日主流 媒体热点 词排序统 计
3.1 舆情动态发布-热点词
按a-z排列显示热点词 热点词出现趋势统计，以及时间范围 显示包含热点词的新闻列表
3.1 舆情动态发布-定制专题
3.1 舆情动态发布-舆情检索
舆情分类体系分类检索 依照关键词、标题、正文和摘要检索等自定义 检索。具备二次查询功能。
பைடு நூலகம்
3.2 舆情趋势
分类、分时间段查看 柱状分布图
3.3 舆情地图
分时间段显示各省分布
3.3 舆情地图
点击地图显示具体信息
3.4 个性化舆情服务：舆情定制
专题列表的管理 专题定制 检索范围：标题、关键词、正文、摘要和分类体系； 动态添加删除检索条件，条件之间可以设置关系。
媒体舆情具有创造舆论和情绪的巨大力量！！ 网络舆情,特别是热点舆情有着发生范围广、传播 速度快、影响大的特点,因此研究网络热点舆情的监控 技术是网络舆情管理的需要,也具有着重大意义。
• 例：疫苗接种、H1N1病毒、抗震救灾等等。
1、建设背景
• 应对公共卫生事件中，很重要的一项工作——舆情监 测。
• 疾控机构应加强舆情监控和管理制度建设，通过成熟 的网络舆情监控工具，结合完善的工作机制，保障公 共危机事件网上舆情得到妥善处理。
发布数据 库
（ 图中粗线箭头表示了信息数据处理）
2.1 系统设计-网络信息采集系统
数据分类与挖掘
集成多种分类算法KNN、VSM及Bayes 支持规则和模型两种分类方法：规则与模型可单独使用，也可并行及串行 多字段分类：支持标题、正文、来源及URL 支持不同规则之间的“与”、“或”关系 支持关键词之间的“与”、“或”、“非”关系，以及支持关键词的距离 关系 能够自动提取关键词和摘要 自动挖掘采集数据之间的相似关系 挖掘系统中的热点关系词及各个词之间的关联关系
互联网
网络采集系统
数据抓取 信息去噪
清华同方知网系统软件公司
智能信息处理 文本分类、聚类
信息过滤
舆情分析、预警 信息服务
发布系统
2、系统设计-总体功能框架
多终端服务（门户网站、短信、Email等）
舆 情 服 务
标
舆情监测研判
热突重特舆热最 点发大定情度新 舆事专人趋排话 情件题物势名题 预监监监监监监 警测控控测测测
2.1 系统设计-网络信息采集系统
数据发布
支持网页快照功能 自动链接相似网页 门户式、数据库式、搜索引擎式等多种发布方式 图片搜索 pdf、Word、ppt等附件搜索
2.2 系统设计-舆情分析与处理
智能信息处理层
中文智能信息处 理包括非结构化数 据管理、文本挖掘、 自然语言处理、概 念关系词典等核心 技术。它提供对海 量数据进行智能检 索、自动分类、自 动聚类、关键词自
自动 分类
自动 聚类
信息 指纹
信息 过滤
关键词 标引
自动 摘要
相似 检索
相似性 分析
关联 挖掘
动标引、自动文摘、
自然语言处理引擎
信息过滤、关联规 则 挖 掘 等 多 种 实 用 全切分切词
语义分析
语句法分析 未登词识别
功能。以其为基础
可方便地开发应用
概念关系词典
系 统 ， 快 速 地 实 现 五百万级专业词汇，涵盖所有专业，详尽描述词和词之间各种关系： 智 能 信 息 挖 掘 ， 有 同义、缩略语、译名、上下位等
公共卫生网络舆情监测系统
设计和实现
中国疾病预防控制中心 公共卫生监测与信息服务中心
内容提要
•建设背景 •系统设计 •系统功能
1、建设背景
近年来,随着Internet的迅速发展,网络在我国的 政治、社会生活中的重大作用日益凸显,而网络舆情作 为社会舆情在网络中的延伸,不仅反映了现实社会中的 各类问题,而且会对现实社会产生重大影响。
医生在线 医学论坛网 12320新闻频道 新华网健康频道 大公网健康首页 健康中国
论坛 天涯杂谈 中华网论坛 网易论坛社会万象 新浪社区
监测主题和关键词举例…...
一级分类 传染病事件
二级分类 炭疽 霍乱 鼠疫 艾滋病
病毒性肝炎
结核 疟疾
关键词规则
炭疽 + 炭疽杆菌
霍乱 + 霍乱弧菌
鼠疫 + 鼠疫杆菌 + 人兽共患病
效地进行知识管理。
- 14 -
聚类展示
聚类可视化
聚类细览
2.3 系统设计-舆情服务
舆情动态发布：通过PORTAL动态发布技术，实时组建主题发布，快速 建立索引、实时全文检索。 舆论热点挖掘：基于文本挖掘技术，通过用户内容点击、浏览、检索关 键词等内容实现热点挖掘。 媒体报道监测：通过采集系统实时对用户设定的网站进行采集，动态数 据更新。 热点趋势分析：可根据要求对监测到的信息进行按时间、主题等不同维 度进行趋势分析，生成各种分析图表。 舆情预警：系统可根据设置好的舆情监测分类标准及权重自动对监测到 的信息进行预警。 舆情地图：基于采集源、发生地等关键点提取区域化的舆情地图。 个人舆情工作平台：可根据机构和个人的关注点进行个性化定制。
• 继续完善监测知识库的建设； • 建设各省联动的一体化公共卫生舆情监测预警
平台，包括舆情体系建设、预警模型研究等； • 实现对互联网舆情的全方位实时监测，并对舆
情信息及时进行积极疏导，保证公共卫生安全 ，促进社会和谐发展。
THE END
THANKS 恳请各位专家批评指正！
中国疾病预防控制中心
艾滋病 + 获得性免疫缺陷综合征 + AID S + 艾滋病病毒 + 人类免疫缺陷病毒 + HIV
病毒性肝炎 + 甲型肝炎 + 乙型肝炎 + 丙型肝炎 + 丁型肝炎 + 戊型肝炎 + 庚 型病毒性肝炎 + 病毒性肝炎 + 甲肝 + 乙肝
结核 + 肺痨 + 结核分枝杆菌
疟疾 + 打摆子 + 疟原虫
下一步设想