新媒体舆情监控系统方案
舆情监控系统方案
舆情监控系统方案摘要：随着互联网的快速发展，舆情监控已经成为一个重要的工具，用于监测和分析公众对特定话题、事件或组织的态度和情感。
本文提出了一种舆情监控系统的方案，该方案基于自然语言处理和机器学习技术，旨在帮助企业、政府和其他组织准确把握公众对其的看法，及时采取行动。
本文介绍了舆情监控系统的架构、主要功能和流程，并讨论了系统的设计考虑和未来发展方向。
1. 引言舆情监控是指通过对社交媒体、新闻网站、论坛和博客等在线媒体的监测和分析，获取公众对特定话题的看法和情感。
舆情监控系统的目标是准确识别和理解公众的观点和情感，并将这些信息提供给决策者，以便他们可以更好地了解当前的舆情和公众的需求。
2. 系统架构舆情监控系统主要包括数据收集、数据处理、情感分析和可视化展示等模块。
系统的架构如下图所示：图1. 舆情监控系统架构2.1 数据收集模块数据收集模块负责从互联网上收集相关的数据源，包括社交媒体网站（如Twitter、Facebook、微博等）、新闻网站、论坛和博客等。
数据收集模块可以使用网络爬虫技术来抓取和解析网页，收集相关的文本数据。
2.2 数据处理模块数据处理模块负责对收集到的文本数据进行预处理和清洗。
这包括去除噪声数据、分词、去除停用词等步骤。
预处理后的数据可以进一步用于情感分析和其他分析任务。
2.3 情感分析模块情感分析模块是舆情监控系统的核心模块之一。
它使用自然语言处理和机器学习技术来识别和分析文本中的情感和观点。
情感分析可以通过基于规则的方法、基于情感词典的方法或基于机器学习的方法来实现。
该模块的输出是对每个文本的情感极性（正面、负面或中性）的预测。
2.4 可视化展示模块可视化展示模块负责将分析结果以图表或其他可视化形式呈现给用户。
用户可以通过交互式界面浏览舆情数据，了解公众对特定话题的观点和情感。
可视化展示模块还可以提供用于筛选和查询数据的功能，以便用户可以更精确地分析和比较舆情信息。
3. 主要功能和流程舆情监控系统具有以下主要功能和流程：3.1 数据收集和预处理系统首先从各种数据源收集相关的文本数据，包括社交媒体、新闻网站、论坛和博客等。
新媒体舆情监控系统方案
新媒体舆情监控系统方案新媒体舆情监控系统方案一、项目背景1.1 项目概述本项目旨在设计并开发一套新媒体舆情监控系统，用于实时跟踪和分析社交媒体平台上的舆情信息，为企业或组织提供精准的舆情分析和预警服务。
1.2 项目目标本项目的主要目标包括：- 实时监测社交媒体平台上的关键词或话题相关的舆情信息；- 进行情感分析，评估舆情信息的正负面情绪；- 提供数据可视化分析报告，帮助客户了解舆情发展趋势；- 实现舆情预警功能，及时发现并应对潜在危机。
二、项目任务2.1 数据采集与处理2.1.1 社交媒体平台接入设计并实现与主流社交媒体平台（如微博、公众号、知乎等）的接口，实现数据的实时采集和存储。
2.1.2 数据清洗与过滤将采集到的原始数据进行清洗和过滤，去除无关信息，确保数据的准确性和完整性。
2.2 情感分析与评估通过自然语言处理技术，对采集到的舆情信息进行情感分析和评估，判断信息的正负面情绪，量化情感极性。
2.3 数据可视化与报告设计并实现数据可视化模块，将舆情数据以图表形式展现，提供简明直观的分析结果和报告，帮助客户了解舆情发展趋势。
2.4 舆情预警与应对通过制定预警规则和模型，监测舆情数据的变化趋势，并实时发出预警信号。
同时，提供针对不同情况的应对方案，帮助客户及时应对潜在危机。
三、项目实施方案3.1 系统架构设计设计系统的总体架构，确定各个子系统的功能和相互关系，保证系统的高可用性和可扩展性。
3.2 技术选型与开发根据项目需求，选择合适的技术和工具进行系统开发，在不同层面上实现数据采集、情感分析、数据可视化等功能。
3.3 测试与验收在系统开发完成后，进行严格的测试，确保系统各项功能的正常运行和稳定性。
完成测试后，进行项目验收，确保系统达到预期效果。
四、项目进度安排4.1 里程碑计划根据项目的复杂性和工作量，制定详细的里程碑计划，将项目分解为若干可控制和可评估的阶段，确保项目按时完成。
4.2 工作分配根据项目需求和人员能力，合理分配各个阶段的工作任务，确保项目按计划进行。
2024年媒体舆情信息管理及应急处置实施方案范本
2024年媒体舆情信息管理及应急处置实施方案范本2024年媒体舆情信息管理及应急处置实施方案如下：
一、制定媒体舆情信息管理制度，建立健全的信息发布渠道和监控机制。
及时跟踪国内外动态，做好信息搜集和分析工作。
二、建立信息发布监管机制，加强通信平台管理和信息发布的审核，确保信息的真实性和准确性。
三、加强危机舆情处置能力建设，建立应急预警机制和应急处置预案。
及时响应危机事件，确保舆情平稳过渡。
四、加强媒体危机应对能力，建立全员培训机制，提高媒体工作者的应急处置能力和沟通技巧。
五、加强新媒体应急处置能力，建立快速反应机制，有效应对突发事件引发的舆情风险。
六、建立跨部门协作机制，实现信息共享和协同工作，提高危机事件的应对效率。
七、强化舆情监控和分析能力，做好舆情预警和风险评估，积极预防和缓解危机事件带来的负面影响。
八、加强舆情信息的搜集和整合，及时更新信息发布渠道，确保信息传播的畅通和顺畅。
九、建立健全的危机信息管理系统，加强信息资源整合和管理，提高信息发布的效率和准确性。
十、加强应急处置能力的持续改进，定期进行演练和模拟演练，提高危机事件的应对效率和灵活性。
以上是2024年媒体舆情信息管理及应急处置实施方案的主要内容，希望能有效提升媒体舆情管理效能和应急处置能力。
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新媒体行业的网络舆情监控与分析应用方案设计
新媒体行业的网络舆情监控与分析应用方案设计第1章网络舆情监控概述 (4)1.1 舆情监控的定义与发展 (4)1.2 新媒体环境下的舆情特点 (4)1.3 舆情监控的重要性 (5)第2章舆情监控技术与方法 (5)2.1 数据采集技术 (5)2.2 文本挖掘与预处理 (5)2.3 情感分析与观点挖掘 (5)2.4 舆情传播模型 (6)第3章舆情监控平台设计与实现 (6)3.1 平台架构设计 (6)3.1.1 数据采集层 (6)3.1.2 数据处理层 (6)3.1.3 舆情分析层 (6)3.1.4 用户展示层 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储架构 (6)3.2.2 数据库设计 (7)3.3 舆情分析引擎 (7)3.3.1 文本挖掘 (7)3.3.2 情感分析 (7)3.3.3 话题聚类 (7)3.4 用户界面设计 (7)3.4.1 实时舆情概览 (7)3.4.2 趋势分析 (7)3.4.3 热点话题 (7)3.4.4 个人中心 (7)第4章舆情监控关键技术研究 (8)4.1 舆情主题识别与跟踪 (8)4.2 舆情趋势预测 (8)4.3 舆情热度评估 (8)4.4 舆情预警机制 (8)第5章新媒体行业舆情分析 (8)5.1 新媒体行业特点及舆情影响 (8)5.1.1 新媒体行业特点 (8)5.1.2 舆情影响 (9)5.2 行业热点事件分析 (9)5.2.1 热点事件识别 (9)5.2.2 事件发展趋势分析 (9)5.3 舆情传播路径分析 (9)5.3.1 舆情传播模型构建 (9)5.3.2 舆情传播关键节点识别 (9)5.3.3 舆情传播路径可视化 (9)5.4 行业舆情风险评估 (10)5.4.1 风险评估指标体系构建 (10)5.4.2 风险评估方法 (10)5.4.3 风险预警及应对策略 (10)第6章舆情监控在品牌管理中的应用 (10)6.1 品牌舆情监测 (10)6.1.1 监测对象与范围 (10)6.1.2 监测方法与技术 (10)6.1.3 监测指标 (10)6.2 竞品分析 (10)6.2.1 竞品选择与监测 (10)6.2.2 竞品舆情分析 (10)6.2.3 竞品策略借鉴 (11)6.3 品牌形象评估 (11)6.3.1 评估方法 (11)6.3.2 评估指标 (11)6.3.3 评估结果分析 (11)6.4 舆情应对策略 (11)6.4.1 舆情预警机制 (11)6.4.2 舆情应对团队 (11)6.4.3 应对措施 (11)第7章舆情监控在公共事件中的应用 (11)7.1 公共事件舆情演变分析 (11)7.1.1 舆情演变阶段划分 (11)7.1.2 潜伏期舆情监控 (12)7.1.3 爆发期舆情监控 (12)7.1.4 蔓延期舆情监控 (12)7.1.5 衰退期舆情监控 (12)7.2 网络谣言识别与应对 (12)7.2.1 网络谣言特点分析 (12)7.2.2 网络谣言识别技术 (12)7.2.3 网络谣言应对策略 (12)7.3 舆情引导与舆论调控 (12)7.3.1 舆情引导策略 (12)7.3.2 舆论调控措施 (12)7.3.3 舆情引导与舆论调控的协同 (13)7.4 舆情应对策略 (13)7.4.1 舆情应对体系构建 (13)7.4.2 舆情应对流程优化 (13)第8章舆情监控在危机管理中的应用 (13)8.1 危机预警与监测 (13)8.1.1 建立危机预警指标体系 (13)8.1.2 实时监测网络舆情动态 (13)8.1.3 预警信息的处理与传递 (13)8.2 危机传播规律分析 (13)8.2.1 危机传播的时空特征 (13)8.2.2 危机传播的关键节点 (13)8.2.3 危机传播的影响因素 (13)8.3 危机应对策略制定 (13)8.3.1 危机分类与应对原则 (13)8.3.2 快速响应策略 (14)8.3.3 情感公关策略 (14)8.3.4 信息发布与舆论引导策略 (14)8.4 危机恢复与品牌重塑 (14)8.4.1 危机恢复策略 (14)8.4.2 品牌形象重塑 (14)8.4.3 舆情监控与效果评估 (14)8.4.4 长期品牌维护与预防机制建立 (14)第9章舆情监控在产品优化中的应用 (14)9.1 用户需求挖掘与分析 (14)9.1.1 用户言论收集：通过大数据技术，收集用户在各类新媒体平台上的言论和反馈，保证全面、准确地掌握用户需求。
网络舆情监控实施方案
网络舆情监控实施方案网络舆情监控是指通过对网络上的信息进行收集、整理、分析和评价，了解和掌握网络舆情动态，并及时作出相应的应对措施的一种管理手段。
下面是一个网络舆情监控实施方案的示例：【一、前期准备工作】1.明确监控目标：明确需要监控的关键词、事件和各类媒体渠道。
2.搭建监控系统：选择适合自己的网络舆情监控系统，并进行相应的配置和测试。
3.明确监控时间频率：确定监控的时间范围和频率，如每天监控几次，或根据事件的紧急程度进行监控。
【二、舆情监控实施】1.信息收集：通过网络爬虫技术、自动搜索和订阅等方式，收集相关信息，并根据预设的关键词进行筛选和分类。
2.信息整理：对收集到的信息进行去重、去噪、去广告等处理，使得信息更加清晰明了。
3.信息分析：利用自然语言处理技术和机器学习算法，对信息进行情感分析、关键词提取、主题聚类等分析，以获取更多有价值的信息。
4.信息评价：对分析结果进行评价，了解信息的真实性、资讯价值和影响力，并进行适当的权重计算和排序。
5.信息报告：根据需求，将监控结果以报表、图表、文字等形式进行展示和呈现，并及时向相关人员反馈。
6.应对措施：对于负面舆情或重要事件，制定相应的应对措施，并及时传达给相关部门，以降低负面影响。
【三、后期优化和总结】1.不断优化关键词库：根据实际情况和需求，不断调整和优化监控系统的关键词库，以提高监控效果和减少干扰信息。
2.不断优化分析算法：结合实际运行情况和人工经验，对分析算法进行优化，提高准确性和效率。
3.定期总结经验：定期对舆情监控工作进行总结，总结经验和不足，提出改进意见，并进行相关培训和分享。
以上是一个基本的网络舆情监控实施方案的示例，具体的实施方案还需要根据具体需求和情况进行调整和补充。
同时，为了保障舆情监控的准确性和及时性，建议与相关部门和人员进行密切的合作和沟通。
舆情监控管理系统方案
舆情监控管理系统方案专业整理网络舆情监测系统解决方案一、背景概述随着互联网的快速发展，网络舆情监测已成为企业、政府等各个领域的必备工具。
网络舆情监测系统可以帮助用户快速、准确地获取关于自己及相关话题的信息，及时发现并解决潜在的危机。
二、建设必要性网络舆情监测系统的建设是企业、政府等各个领域应对网络舆情的必要措施。
通过建设网络舆情监测系统，可以有效地掌握网络舆情动态，及时发现并解决潜在的危机，保护企业、政府等各个领域的声誉。
三、建设目标本方案旨在建设一套高效、稳定、易用的网络舆情监测系统，实现以下目标：1.快速准确地采集网络舆情信息；2.智能化地处理信息，提高处理效率；3.全面分析舆情信息，提供科学决策支持；4.直观展示舆情信息，方便用户了解舆情动态。
四、核心技术本方案采用以下核心技术：1.数据采集技术：通过多种方式采集网络舆情信息，包括网络爬虫、RSS订阅等。
2.自然语言处理技术：对采集到的信息进行分词、情感分析等处理，提高信息处理效率。
3.机器研究技术：通过机器研究算法对舆情信息进行分类、聚类等处理，提高舆情信息的分析效率和准确度。
4.可视化技术：通过图表、地图等方式直观展示舆情信息，方便用户了解舆情动态。
五、系统架构本方案采用分布式架构，包括数据采集、数据处理、数据存储、数据展示等模块。
1.数据采集模块：采用多种方式采集网络舆情信息，包括网络爬虫、RSS订阅等。
2.数据处理模块：对采集到的信息进行分词、情感分析等处理，提高信息处理效率。
3.数据存储模块：采用分布式数据库存储数据，提高系统的可扩展性和可靠性。
4.数据展示模块：通过图表、地图等方式直观展示舆情信息，方便用户了解舆情动态。
六、工作流程本方案的工作流程如下：1.数据采集：通过多种方式采集网络舆情信息。
2.数据处理：对采集到的信息进行分词、情感分析等处理。
3.数据存储：将处理后的数据存储到分布式数据库中。
4.数据展示：通过图表、地图等方式直观展示舆情信息。
新媒体舆情监控系统方案
新媒体舆情监控系统方案新媒体舆情监控系统方案1.引言本文档旨在提供一个新媒体舆情监控系统的方案，以满足现代社会对舆情管理的需求。
本系统旨在通过对新媒体平台上的舆情数据进行收集、分析和监控，帮助机构及企业实时了解舆情动态，有效预警和应对舆情危机。
本文档将详细介绍该系统的设计和功能。
2.系统概述2.1 系统背景描述新媒体舆情监控系统的背景和意义。
介绍新媒体在舆情传播中的重要作用以及现有舆情管理的挑战。
2.2 系统目标详细阐述新媒体舆情监控系统的目标和期望效果。
包括舆情数据的收集、分析和预警功能，以及对舆情动态的可视化展示。
2.3 系统架构介绍系统的整体架构，包括数据收集模块、数据分析模块、预警模块和可视化展示模块。
详细解释每个模块的功能和流程。
3.数据收集模块3.1 数据源选择说明选择的新媒体数据源以及其特点和可行性分析。
包括社交媒体平台、新闻网站、博客等。
3.2 数据采集方法解释如何从选定的数据源中采集数据，包括API接口、网络爬虫等方法。
同时关注数据的实时性和准确性。
4.数据分析模块4.1 文本挖掘技术介绍常用的文本挖掘技术，如自然语言处理、情感分析、主题模型等。
说明如何利用这些技术对舆情数据进行分析。
4.2 图谱分析技术介绍图谱分析技术，包括知识图谱的构建和表示。
说明如何将舆情数据转化为图谱来进行分析。
5.预警模块5.1 预警指标设计设计一组有效的预警指标，包括情感指数、关键词频率等。
说明如何根据这些指标进行舆情的预警判断。
5.2 预警策略设置设定一套合理的预警策略，包括预警阀值、预警方式等。
说明如何根据不同预警情况采取不同的应对措施。
6.可视化展示模块6.1 数据可视化技术介绍常用的数据可视化技术，如图表、地图、词云等。
说明如何利用这些技术将舆情数据进行可视化展示。
6.2 用户界面设计设计一个用户友好的界面，使用户可以方便地查看和分析舆情数据。
考虑到用户的需求和使用习惯。
7.附件本文档附带了一些相关资料和附件，以供参考和深入了解。
媒体舆情信息管理及应急处置实施方案
4媒体舆情信息管理及应急处置实施方案舆情，这个现代社会中的“双刃剑”，既可以为企业、政府带来正面的宣传效果，也可能在瞬间引发危机。
作为一位有着10年方案写作经验的大师，下面我将结合实际，为大家梳理一份关于媒体舆情信息管理及应急处置的实施方案。
一、舆情信息管理1.建立舆情监测体系（1）信息源搜集：通过各种渠道搜集舆情信息，包括社交媒体、新闻网站、论坛、博客等。
（2）信息筛选：对搜集到的信息进行筛选，剔除重复、虚假和无关的信息。
（3）信息分类：将筛选后的信息按照主题、类型进行分类。
（4）信息分析：对分类后的信息进行深入分析，了解舆情发展趋势、热点话题等。
2.建立舆情数据库（1）信息存储：将舆情信息进行存储，便于查询和分析。
（2）信息检索：提供关键词检索、主题检索等多种检索方式。
（3）数据分析：对数据库中的信息进行数据分析，舆情报告。
3.建立舆情应对机制（1）正面舆情：积极回应，加大宣传力度，扩大影响力。
（2）中性舆情：关注舆情发展，适时进行回应，引导舆论。
（3）负面舆情：迅速回应，说明情况，积极采取措施化解危机。
二、应急处置1.建立应急预案（1）危机等级划分：根据舆情危机的严重程度，分为一级、二级、三级等。
（2）应急响应流程：明确应急响应的各个环节，包括信息报告、预案启动、应急处理等。
（3）应急处理措施：针对不同等级的危机，采取相应的处理措施。
2.建立应急队伍（1）舆情监测：实时监测舆情动态，发现潜在危机。
（2）危机应对：根据应急预案，采取相应措施，化解危机。
（3）宣传引导：通过媒体、网络等渠道，发布正面信息，引导舆论。
3.应急处置流程（1）发现危机：通过舆情监测，发现潜在的危机。
（2）启动预案：根据危机等级，启动相应级别的应急预案。
（3）应急处理：采取有效措施，化解危机。
（4）信息发布：通过媒体、网络等渠道，发布正面信息，引导舆论。
在这个信息爆炸的时代，舆情管理就像一场没有硝烟的战争，我们要时刻保持警惕，积极应对。
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q网络舆论的环境分析
载体分布量：新闻、论坛、平媒、博 客、微博等载体分布
媒体排行：媒体、网民发布声量、转 载等排行
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监测纬度广
通过网络爬虫技术、站内搜索、搜索引 擎多纬度数据采集，建立数据库。
20
危机预警快
21
舆情监控适用范围
企
客服人员
公关人员
业
· 监测解答用户问题
· 监测企业话题
· 预警负面信息
网络爬虫
XML/HTTP Web Service API
深圳
网络爬虫
15
广州
网络爬虫
五大功能特色
16
数据采集全
系统爬虫
自主研发专为舆情系 统设计的智能网络爬 虫系统，可以实现高 质量的抓取，还支持 对新浪微博、腾讯微 博、搜狐微博等主要 微博平台信息的实时 抓取。
覆盖15万站点的舆论来源
覆盖主流搜索引擎
动态网页数据采集
人在浏览器上看到的
HTML不见了 大片的JS代码
内嵌浏览器渲染 自动模拟用户点击 所见即所得采集方式
12
网络爬虫看到的
无法搜索
碎片化信息的结构化转换
人口地理特性
性别，城市
影响力
社交媒体传播角色
转发传播关系
路径分析，社交图谱
新鲜度
碎片化的内容 实效影响
碎片化内容 丰富的语义数据
结构化 数据挖掘
· 监测用户反馈意见
· 搜藏精华信息
·意分见市析场产人品员活跃领袖
· 追踪敏感话题
· 监测竞品动态
· 监测竞争对手
市场人员 · 分析品牌、媒介
· 寻找领袖意见 · 监测营销效果 · 行业热门话题 · 对比竞品
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1. 现状分析 2. 系统功能与架构 3. 成功案例 4. 应用场景
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成功案例
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3
如何应对舆情事件
应对方法之未雨绸缪 参考新闻五要素（人、事、时、地、因） 准备危机防控预案
应用方法之快速反应 根据危机防控预案，快速分类处置 常见、特殊事件的基调和处理流程 媒体快发，迅速将自己的声音大过媒体进 行传播 抢发正面、删除负面、终结谣言 有问题自己说，少让别人传
应对方法之媒体关系 纸媒、广播、电视、网络、手机等 全方位整合营销
1. 现状分析 2. 系统功能与架构 3. 成功案例 4. 应用场景
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场景1：微博客服
❖ 被动服务
了解客户服务需求，快 速响应客户需求
❖ 主动服务
监测信息覆盖整个微博 平台，哪里需要客户服 务，客服帐号的发言就 第一时间出现在哪里
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场景2：负面信息研判
经过研判模型，对采集数据进行分析，筛选，清洗，整合，剔重， 分类获得与“我”相关，正负面及热点舆情信息。
7
系统网络架构
目标网站
数据清洗整合转换
协同化信息采集 信息采集网络
数据清洗整合 统计报表
数据集运算
舆情监测 应用逻辑
文本分类和搜索 舆
情
监
层叠式
控
分类器集群
系
统
文本分类
信息管理和平台管理
访问控制
全文搜索
8
舆情监控系统特点
9
微博舆情监控特征
社会化媒体 ➢ 新浪微博 ➢ 腾讯微博 ➢ 搜狐微博 ➢ 人人网 ➢ 其它社交网站
4
舆情监控的意义
1、当今社会，互联网已经成为中国主流舆论场，占据第一影响 力位置。
2、越来越多的企业危机来自于互联网。
3、网络是社会信息的集散地，也是社会舆论的放大器。很多言 论，是通过网络放大、推进、炒作并形成舆论的。
5
1. 现状分析 2. 系统功能与架构 3. 成功案例 4. 应用场景
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系统整体架构
新媒体舆情监控系统方案
1
1. 现状分析 2. 系统功能与架构 3. 成功案例 4. 应用场景
2
如何应对舆情监控难点
如何第一时间掌握到“与我相关”的重大事件？ 如何能准确地收集到“我最需要”的舆情信息？ 如何能不留死角的全网监控到舆情信息？ 如何防止网上“神不知鬼不觉”的舆情发生？ 如何防止网上有害信息泛滥和舆情失控？ 如何追溯网上重点内容的传播途径？ 如何化解网络危机？ 如何应对网络突发公共事件？ 如何全面掌握社情民意？ 如何为上级部门推送网络舆情简报？
语义知识库
信息采集
社会化媒体特征 ➢ 快速传播 ➢ 碎片化 ➢ 海量数据 ➢ 去中心化 ➢……
内置浏览器引擎以采集动态网页内容，弥补普通网络爬虫的不足 基于语义标注的精确采集，将碎片化信息结构化转换，便于挖掘深层情报 基于云计算框架的跨地域协同化网络爬虫，应对海量的社会化媒体
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ10
技术实现
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场景3：危机公关
❖ 微博上全面舆情监控、 危机公关
❖ 行业内意见领袖和关 键节点人物的渠道资 源管理
❖ 快速分析客户关系
28
舆情
Thank you!
监控
29
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新闻
平面媒体
论坛/社区
博客/微博
…… 搜索引擎汇集了绝大部分的网络舆论 。借助搜索引擎，我们实现了更全面 的网络舆论监测。
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数据筛选准
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数据分析强
网络舆论的声量分析
舆论信息数量 博客/微博：浏览量、评论量 新闻/平面媒体：转发量 论坛/社区：浏览量、回复量
网络舆论的度量分析
关注度：品牌提及信息占行业的比率 影响力：提及媒体的价值占行业整体价 值的比例 美誉度（正负面）：品牌的正面或积极 舆论占自身舆论总量的比值 推荐率：媒体、网民在发表针对某品牌 的舆论时，明确对该品牌进行推荐的舆论 占自身舆论总量的比值
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情报
商业竞争 社会舆情 品牌口碑
语义标注和结构化转换
语义标注
第一步：语义标注
语义知识库
第二步：自动算出采集规则 第三步：采集规则发布给协同化爬虫
内容的作者
第四步：采集和结构化转换
内容
后续：入库和文本挖掘
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