舆情监控管理系统

合集下载

基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现

基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现

感谢观看
5、数据可视化:将分析结果以图表、报表等形式呈现给用户,便于用户快 速了解舆情态势。常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
二、系统实现
在实现基于大数据的舆情监测系统时,需要考虑以下关键因素:
1、高效的数据抓取:使用多线程、分布式等技术提高数据抓取的效率和准 确性。
2、强大的数据处理能力:利用云计算资源,实现高性能的数据处理和分析。 3、完善的数据安全保障:采取有效的安全措施,保护用户隐私和数据安全。
3.文本预处理
文本预处理是网络舆情监测系统中不可或缺的一环。预处理过程包括分词、 词性标注、命名实体识别等,这些处理可以将原始文本转化为结构化的数据,方 便后续的分析和处理。
4.特征提取
特征提取是网络舆情监测系统中非常关键的一个环节。通过文本预处理,我 们已经将原始文本转化为结构化的数据,接下来需要将这些数据进行特征提取。 特征提取可以使用TF-IDF、word2vec等算法来实现。
4.预警与响应
预警与响应是网络舆情监测系统的最终目的之一。通过预警与响应,可以及 时发现和处理网络舆情事件,从而避免或减少不良影响。在实现过程中,需要结 合数据分析结果和情感分析结果,设定相应的阈值和预警机制,对可能引起舆情 的事件进行及时响应和处理。
总之,网络舆情监测系统设计与实现是一项复杂而重要的任务。在设计和实 现过程中,需要结合实际情况和具体需求,选择合适的技术和方法,并不断完善 和优化系统功能和性能。只有如此,才能真正发挥网络舆情监测系统的作用,为 政府、企业等组织提供决策依据和支持。
5.情感分析
情感分析是网络舆情监测系统中常用的技术之一。通过情感分析,我们可以 对文本的情感倾向进行判断,从而了解公众对某一事件或话题的情感态度。常用 的情感分析算法有基于规则的方法和机器学习方法等。

舆情分析与控制系统中管理模块的设计与实现

舆情分析与控制系统中管理模块的设计与实现

舆情分析与控制系统中管理模块的设计与实现摘要:网络舆情分析与监控是有效掌控网络、促进社会主义和谐社会建设的重要手段。

web中信息的挖掘作为一种新兴数据挖掘技术,其作用是可以有效的从互联网中获取并且分析相关的舆情,达到监控和预警的目的,为处置互联网中涉警的舆情提供莫大的帮助。

互联网已成为当前涉警舆情监控的重点,如何获取更多更准确的网络涉警舆情信息,为预警和决策服务,是摆在各政法部门面前的重要任务。

关键词:舆情分析;舆情监控;系统设计中图分类号:tp315 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)11-2542-04当今社会网络舆论已成为社会舆论的重要组成部分,越来越多地引起全社会的高度重视。

一些群体性事件、突发事件和热点、敏感问题在网上被恶意炒作,形成强大的网上舆论气候,各种反动宣传、煽动、组织、串联等信息通过互联网的各种服务方式快速、广泛传播,严重影响社会稳定。

互联网不仅是现实社会的虚拟映像,还是现实问题的聚焦镜和放大器。

舆情系统管理模块作为舆情分析监控系统中的核心技术,从设计到实现本文给出了一套较为完整的解决方案。

1 舆情分析与控制系统中管理模块的设计系统管理模块是地区管理系统支持到省级、市级、县级权限,此模块则是用于管理地区,每个系统账户都会有所属某一个地区。

输入的项目有地区代号、地区名称、级别(升级、地市级、县大队)。

输出的项目是可根据地市进行查询,以列表方式表现。

使用的算法是常规的增、删、查、改。

数据组织使用fatherid来构造数据的上下级关系。

1)用户管理就是让系统用户全库唯一。

输入的项目是账户、密码、姓名、警号、所属地区、地址、用户组(权限组)、手机号码、办公电话、qq号码、电子邮箱、备注。

输出的项目是入库、以列表方式进行表现,可查询。

应用的算法是常规的增、删、查、改。

2)用户组管理是系统角色,对系统用户进行分组。

方便管理,级别清晰。

输入的项目有用户组名称、备注。

输出的项目是列表。

网络舆情系统监控及相关资料收集

网络舆情系统监控及相关资料收集

网络舆情系统监控及相关资料收集网络舆情系统监控及相关资料收集一、舆情与网络舆情舆情是“舆论情况”的简称,是指在一定时期的一定社会空间内,围绕新闻事件、社会现象和社会问题所表达的信念、态度、意见和情绪的总和。

网络舆情(Internet Public Opinion,IPO)特别强调两点:一是新闻事件、社会现象和社会问题主要通过互联网首发或传播,二是表达信念、态度、意见和情绪的公众主要是网民。

1.“新意见阶层”定义:关注新闻时事、在网上表达意见的网民。

近年来,他们凭借互联网“所有人对所有人的传播”优势,对中国社会发展中的种种问题畅所欲言,能在极短时间内凝聚共识,发酵情感,诱发行动,影响社会。

2.“新意见阶层”关注什么?政府官员违法乱纪行为涉及代表强制国家机器的政法系统、公检法、城管队伍、拆迁办等涉及代表特权和垄断的政府部门、央企衣食住行等全国性的民生问题社会分配不合理、贫富分化涉及国家利益、民族自豪感重要或敏感国家、地区的突发性事件影响力较大的热点明星的火爆事件3.网络环境下的舆情信息的主要来源有:网站新闻评论论坛与社区BBS聚合新闻RSSQQMSN博客BLOG微博MicroBlog(后四项被认为是现在最重要的Me Media或We Media,自媒体) 4.网络舆情的最新发展互联网独当一面成为网络舆论独立源头互动成为网络舆情最主要的特色互联网与手机结合,网络舆论更具杀伤力互联网和传统媒体相互借力,放大舆论调整网络舆论表达形式,抑制“群体极化”现象二、什么是舆情监控舆情监控就是把民众的观点、言论、行为等集中起来,掌握其发展趋势。

传统的舆情监控主要是民意收集。

现在由于网络的流行,舆情监控都是指网络舆情监控。

网络舆情监控是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦,实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,为客户全面掌握群众思想动态,做出正确舆论引导,提供分析依据。

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。

如何搭建有效的网络舆情预警系统

如何搭建有效的网络舆情预警系统

如何搭建有效的网络舆情预警系统在互联网飞速发展的今天,信息传播的速度和范围都达到了前所未有的程度,网络舆情作为社会公众对某一事件或现象的反应,影响着社会风气和舆论走向。

为了及时掌握舆情动态、有效应对潜在危机,搭建一套有效的网络舆情预警系统显得尤为重要。

本文将详细探讨如何构建这样一个系统,包括需求分析、技术选型、数据收集、舆情分析、决策支持等几个关键环节。

一、需求分析在搭建网络舆情预警系统之前,首先需要进行详细的需求分析。

这一阶段需要明确系统要解决的问题,以及用户对系统的期望。

具体包括以下几个方面:舆情监测的对象:确定需要监测的平台,如微博、微信、新闻网站、论坛等社交媒体以及博客。

监测范围与内容:明确需要关注的话题和事件,例如企业形象、产品质量、社会热点事件等,以及相关关键词。

处理能力:了解预警系统需要处理的数据量,包括实时和历史数据,提高分析时效性。

用户角色:定义系统的使用者角色,如企业公关部门、政府监管机构或社会研究机构,并据此设计不同的功能模块。

通过详尽的需求分析,可以为后续的系统设计打下坚实的基础。

二、技术选型搭建舆情预警系统所需的技术选型至关重要。

需要根据需求选择适合的平台和工具,包括但不限于:数据采集工具:可使用网络爬虫工具(如Scrapy)自动化获取网页信息,或利用API接口获取社交媒体数据。

数据库管理系统:选择适合的数据存储方案,如MySQL、MongoDB 或者Elasticsearch,以支持海量数据存储与检索。

自然语言处理技术:应用NLP技术来处理和分析文本,以提取关键信息和情感分析,如使用分词工具(如Jieba)进行中文文本处理。

数据分析与可视化工具:使用Python、R等编程语言进行数据统计分析,借助Tableau、Echarts等可视化工具呈现分析结果,以帮助决策者更直观地理解舆情变化趋势。

综合考虑这些技术选型,将为整个舆情预警系统提供强有力的支持。

三、数据收集在完成技术选型后,接下来就是数据收集。

优捷信达慧眼系统介绍-政府-政府舆情监测系统

优捷信达慧眼系统介绍-政府-政府舆情监测系统


项目经验丰富
优捷信达已成功实施了多个项目,涉及政府 及商业企业,拥有丰富的经验及行业知识。
© 2008-2011 优捷信达 Eucita Technologies
3
优捷信达技术背景
管理与技术骨干均在德国学习10年以上
德国弗劳恩霍夫-IPSI研究所、中科院
拥有核心稳定的开发技术、系统不断升级 客户需求是重中之重首位 采取西方管理模式,对工作科学严谨,对 产品质量精益求精

公司开发有先进的信息采集处理技术,可以全天 候自动监控互联网上各种海量信息,并将信息进 行整理、分析,及时反馈给客户,全面满足客户 的现代化信息搜集和海量信息的管理需求,为客 户决策提供准确、可靠的依据。
© 2008-2011 优捷信达 Eucita Technologies
2
公司资质

拥有自主知识产权核心技术
优捷信达坚持以技术为根本,在信息搜索领 域累积多年的研发和经验,核心技术已在国 家知识产权局备案并获得多项技术专利,技 术已远远领先同行。其中ViewScope产品也 获得了软件著作证。

按需求量身定制
我们所有的产品均是根据客户的需求来定制, 无论是功能上还是界面上都满足用户的个性 化需求。
26
慧眼ViewScope系统特点—采集引擎的优势
自主开发的高效网络爬虫(异步高并发) 爬行频率的自动适应调整,有效解决目标网站封IP问题 支持通过代理爬行网络 支持网络帐号自动登录 采集类型多样,包括:

元搜索、网页、新闻、论坛、博客、贴吧、知道、微博、电子报
自动判别行业领域、网页语言和网站编码 可视化信息模板生成,智能化匹配爬行目标,快捷方便的生成爬行模板
舆情收集困难 获取信息不及时 应用不直观 获取信息不准确

公安局舆情监控解决方案

公安局舆情监控解决方案

公安局舆情监控解决方案背景:预警负面、虚假、谣言、流言、维稳、色情、反动、恐怖、暴力等信息,实时反馈地区网络舆论安全状态,了解地区治安舆情态势,研判地区涉警舆情动向,是新时期公安局维护社会安定团结,掌握网络宣传阵地,组织、指导本地信息网络安全监督管理工作,侦查信息网络违法犯罪案件等重要职责。

下面以乐思舆情监控系统为例提供公安局舆情监控解决方案。

公安舆情监控具体需求(1)公安局了解网民对社会涉警问题、现象的关注点、对公安局涉警政策法规的态度、对公安局涉警政策法规的期望,监测是否存在公安相关的不实信息、负面信息、谣言,并及时做出预警。

(2)提高公安局管理层及时、准确把握网络言论热点,了解公众对各类治安问题、涉警问题的需求、意见、思想动向,及时避免事件扩大化;了解本的确的网络涉警舆情状况;了解是否存在对公安政策、人员执法、社会治安现状等不满、不实、负面的舆论。

(3)公安局治安、反恐、维稳情报收集。

收集各类涉及国家分裂、邪教宣传、民族矛盾、社会维稳、网络色情、社会暴力、恐怖袭击、反动煽动、毒品等各种信息,及时汇总聚类分析隐藏信息背后的情报数据,从而研判本地区社会治安形势,为及时调整本区治安监管工作制定提供参考依据。

(4)跟踪监测和反馈公安局宣传工作效果怎样,工作状况社会口碑度等;了解收集其他地区公安局、地区社会治安情况等。

公安舆情监控功能实现图:乐思网络舆情监控系统主要功能(一)舆情数据采集1.系统能够全面、准确、及时的获取与“我”有关的网络信息。

能够针对特殊客户,通过定制条件进行特定领域的信息采集。

采集引擎能实现7×24小时不间断循环侦听,采集频率须能达到分钟级别,且可以调整,并将采集到的信息在最短时间内进行分析处理,使用户能够第一时间发现互联网最新、最热信息。

2.特定栏目内容抓取:针对频道级网页中某个特定栏目进行重点监测,并能够进行高级设置,如信息分级设置,关键词设置,抓取时间频率设置等。

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

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。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

舆情监控管理系统 Prepared on 22 November 2020 舆情管理系统 设 计 方 案 目录 目录 网络舆情监测系统解决方案 网络舆情监测系统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;结合网络舆情的传播分析模型:对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、微博等网络资源进行全网监控、定向采集和智能分析,把互联网读薄,读透,提供相关舆情、负面舆情、热点信息的发现、主题事件监测、分类监测、舆情实进预警、舆情监管、统计分析、辅助决策支持等多层次,多维度的舆情信息的服务,根据用户有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.为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持. 一、背景概述 随着互联网的快速发展,网络媒体作为一种新的信息传播形式,已深入人们的日常生活.网友言论活跃已达到前所未有的程度,不论是国内还是国际重大事件,都能马上形成网上舆论,涉军涉警事件更是成为部分网民炒作对象,通过这种网络来表达观占、传播思想,进而产生巨大的舆论压力,达到任何部门、机构都无法忽视的地步.可以说,互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器. 网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点,主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴(回贴)、转帖等实现并加以强化.当今,信息传播与意见交互空前迅捷,网络舆论的表达诉求也日益多元.对部队来说,如何加强对涉军涉警网络舆论的及时监测、有效引导,以及对网络舆论危机的积极化解,对维护部队声誉、促进部队健康发展具有重要的现实意义. "网络舆情监控系统"是针对在一定的社会空间内,围绕涉军涉警事件的发生、发展和变化,民众对部队的态度天网络上表达出来意愿集合而进行的计算机监测的系统统称. "网络舆情"是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和.网络舆情形成迅速,对社会影响巨大,加强互联网信息监管的同时,组织力量开展信息汇集整理和分析,对于及时应对网络突发的涉军涉警事件和全面掌握社情民意很有意义. 二、建设必要性 由于舆情有突发性,随机性,多样性等特点,传统舆情监控已经无法满足目前的形势需要,互联网舆情监测系统应运而生. 各单位对于突发事件,如果有工具能及时监测发现舆情信息及其根源,及时做好危机公关,做好积极的舆论引导工作,处理还处在萌芽状态的舆情,就能控制势态发展,为企业和个人减少损失,挽回无形的、有形的损失. 对于涉军涉警负面信息的监测,是舆情监测的重中之重,必须要有一个舆情发现快,信息全,信息准确,全天候自动监测系统. 三、建设目标 通过对传统媒体网络版(含中央媒体、地方媒体、市场化媒体、部分海外媒体)、新闻网站、网络社区/论坛/BBS/、社交网站、QQ群、搜索引擎、视频网站、知道、贴吧、"意见领袖"的个人博客、微博等,进行多语言全年7*24小时监控与本单位相关的敏感信息,特别是负面信,在第一时间将信息通知到指定责任人,主动掌握舆情进展及未来趋势,为领导决策分析做支撑,为宣传部门提供舆情检测工具. 四、核心技术 1.垂直搜索 垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎,是搜索引擎的细分和延伸,是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合,定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式,通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是“专、精、深”,且具有行业色彩,相比较通用搜索引擎的海量信息无序化,垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。 2.元搜索 元搜索引擎(MetasearchEngine),是一种调用其它独立搜索引擎的引擎,亦称“搜索引擎之母(Themotherofsearceengines)”。在这里,“元”(Meta)为“总的”、“超越”之意,元搜索引擎就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优化利用。相对元搜索引擎,可被利用的独立搜索引擎称为“源搜索引擎”(sourceEngine),或“搜索资源”(searcingresources),整合、调用、控制和优化利用源搜索引擎的技术,称为“元搜索技术”(Meta-searchingtechnique),元搜索技术是元搜索引擎的核心。 3.中文文本挖掘 中文文本挖掘是一项综合技术,涉及数据挖掘、自然语言处理、计算语言学、信息检索及分类、知识管理等多个领域.将其用天文本数据中可以发现其隐含知识,即进行知识获取.中文文本挖 掘出的数据源是文本数据,可以是Web页面、文本文件、Word和Excel文件、PDF文件等形式的电子文档. 在获取文本信息之前先对文本数据进行预处理,包括数据清洗,如去噪、去重;数据选择,即选择所需文本数据;文本切分,如中文分词、段落切分等.然后提取中文文本的特征信息,包括关键词(高频词)提取、术语(词组、短语)提取、基于模板的信息抽取、基于语义词典的概念转换、基于浅层句法分析的语法特征提取、基于浅层语义分析的语义特征提取、基于文本分类的文本类别信息获取等操作. 4.信息聚类 聚类是把一组样品按照相似划分为若干类别,使属于同一类别的样品之间的距离尽可能小,而不同类别样品间的距离尽可能大,按照相似性进行聚合. 贝叶斯聚类算法是一个典型的聚类式的层次聚类算法,使用后验概率作为最大化的目标函数,有非常好的聚类效果. 使用聚类分析来做网络舆情监控的专题、热点事件、重点人及重点组织的处理.通过聚类分析,把不同类型的网络信息聚合在一起,用于分析各类别的传播热度. 五、系统架构 网络舆情监测系统利用互联网信息采集技术、信息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、微博、贴吧、博客、新闻评论等网络资源进行全网监测、定向采集和 智能分析,把互联网读薄,读透.提供相关舆情、负面舆情、热点信息的发现、主题事件监测、分类监测、舆情实时预警、舆情监管、统计分析、辅助决策支持等多层次、多维度的舆情信息服务,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、从而帮助用户及时掌握舆情动向.为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持.网络舆情监控系统由信息采集、信息处理、舆情分析、舆情展示四部分组成. 对武警部队而言,舆情监测的需求既有通用性,也有个性化的特点存在;网络舆情监测系统具有极大的扩展性,凡是需要对舆情、口碑关注的政府、企业、高校和其他组织机构都可以通过本系统进行量身打造,建立适合自己的舆情监测体系. 网络舆情监控系统采用B/S结构相结合的系统架构,利用先进的系统架构,实现基于浏览器的客户端式. 六、工作流程 网络舆情监测系统的工作流程是: 1.网络信息采集系统从互联网上采集新闻、论坛、博客、存储到

舆情数据库中,并通过舆情搜索引擎对海量的舆情数据进行实时索引. 2.舆情分析引擎负责对舆情数据库进行清洗、智能分析和加工.舆情分析引擎依赖于智能分析技术和舆情知识库. 3.舆情服务平台把舆情数据库中经过加工处理的舆情数据发布到Web界面上并展示给用户. 4.用户通过舆情服务平台浏览舆情信息,通过简报生成等功能完成对舆情的深度加工和日常监管工作. 七、系统功能 网络舆情监控系统,是将搜索引擎技术应用在部队舆论情报服务的一次创新.系统利用独有技术,能根据预定的监控关键词在实时发现重点媒体、论坛、博客、微博等网站里的舆情信息,并对信息及时报警.系统利用中文分词技术、自然语言处理技术、中文信息处理技术,对信息进行垃圾过滤、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类等处理,配合专业分析师生成详细的舆情分析报告. 信息采集 自动采集系统是舆情监测系统的核心与基础,因此评价一个舆情监测系统是否优秀的重要指标就是自动采集子系统能否将目标信息及时全面地采集到系统中. 信息采集子系统的职责是对全部网站进行自动采集.系统内置重点网站有: (1)新闻类门户网站:如新浪网、网易、人民网、雅虎...... (2)政府机构门户网站:如首都之窗、中国政府网、各地政府网...... (3)信息资讯网站:各地信息港、行业咨询网...... (4)交互性质网站:如强国论坛、天涯社区、西祠社区、网易区、新浪论坛、搜狐社区、BBS贴吧...... (5)传统媒体:人民日报、参考消息、中国日报、解放军报、各省市地区报纸、各地新闻网等媒体网络版 (6)博客:新浪博客、腾讯博客、网易博客、博客中国、博客网....... (7)微博:Twitter、新浪微博、腾讯微博、网易微博、搜狐微博...... (8)视频网站:Youtube、优酷、土豆网、56视频、酷6网...... (9)搜索引擎:Google、BaiDu、Bing、Yahoo、搜搜、有道...... (10)社交网站:FaceBook、Google、人人网、豆瓣、开心网、QQ群、QQ空间...... 信息采集了系统可以抽取所有新闻文章或主题贴或着最新主题贴内容,还可以抽取某个主题贴的所有回复贴或着最新回复贴的内容.即可指定某个目标网站进行监测,也可以不指定目标网站对于全球范围内网站进行监测,或着进行两者混合监测.即可以监测国内网站,也可以监测国外网站如BBC,CNN等. 信息采集了系统还可以对于基于应用程序的聊天室程序监测,如QQ群聊天室. 自主研发了专为舆情系统设计的智能网络爬虫(spider)系统,可以实现高质量和快速的抓取,还支持对新浪微博、腾讯微博、搜狐微博、网易微博等主要微博平台信息的实时抓取.

相关文档
最新文档