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舆情监测分析系统_舆情监测系统

文章目录 一、引言 1.1 目的 1.2 项目信息 1.3 缩写说明 1.4 术语定义 1.5 参考资料 二、舆情分析系统概述 2.1 舆情分析系统介绍 2.2 舆情分析系统价值主张与愿景 参考资料 新浪舆情通:https://yqt.mdata.net/ 二、舆情分析系统概述 2.1 舆情分析系统介绍   我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析 针对舆情总览分析舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取,如微博、今日头条、知乎等,但主要集中于微博。 我们的舆情分析系统的目的是通过大数据技术实时获取民众舆论并分析舆论变化情况,同时能够提供舆情预警使得可以引导舆情向好的方向发展。 2.3 舆情分析系统功能架构   下图为舆情分析系统整体功能架构图: 2.4 系统数据描述   系统的数据来源于微博博文与今日头条新闻文章舆情数据的实时爬取,爬取的数据包括文章内容、文章作者、文章点赞量

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基于大数据的舆情分析_舆情与大数据

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈 上一篇文章我们说到了:大数据开源舆情分析系统-数据采集技术架构浅析 今天跟大家来聊聊我们舆情系统中的数据处理部分是怎么样的工作机制。 简述 舆情系统的数据处理部分我们定义为:数据工厂。 数据工厂,是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台,同时能够管理所有的数据库的备份方案。 情感分析 百度飞桨,我们使用了 PaddleHub 深度学习框架并且采用了 Senta模型 ,这个方案上手很简单,在百度飞桨官方网站上有详细内容,这里就不赘述了。 开源舆情系统 项目地址: https://gitee.com/stonedtx/yuqing 在线体验系统 环境地址:http://open-yuqing.stonedt.com/ 用户名:13900000000

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    舆情大数据系统_大数据舆情分析工具有哪些

    所以我们需要一个高效的全网舆情分析系统,帮助我们实时的观测舆情。 这个全网舆情分析系统,可以实现百亿条网页数据的存储、实时新增网页的抓取和存储并能对新增网页做实时的元数据提取。 有了提取结果,我们还需要进行进一步的挖掘分析,这些分析包括但不限于 舆情的影响力诊断,从传播量级和扩散趋势来做预测,确定是否最终形成舆情。 传播路径分析分析舆情传播的关键路径。 由于全量分析时效性差,加上舆情往往关注最新的新闻,评论,所以我们必须做增量分析。 如何提供高效的舆情搜索,用户除了订阅固定关键词的舆情以外,做一些关键词搜索。 例如希望了解竞争公司新产品的一些舆情分析。 如何实现新增舆情的实时推送,为了保证舆情的时效性,我们不仅需要持久化舆情分析结果,同时也要支持推送舆情结果。 同样的在结构化增量进入舆情分析平台中,也有类似的问题,抽取后的结构化元数据也需要双写进入舆情分析平台。舆情分析结果也需要一份写入分布式存储,一份推送至搜索平台。

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    舆情分析的解决方案

    随着互联网大数据、云计算、网络爬虫依托全球领先的情绪分析技术和海量互联网信息情报分析帮助客户全方位感知舆情的重要性,深入挖掘潜在价值用户,满足多方面的营销需求。 舆情分析解决方案: 1、舆情管理 监测企业品牌在网络上的品牌形象,及时掌控网络舆论信息;成熟的品牌管理体系,快速优化敏感信息,主动传播,引导良好的品牌形象  2、数据采集 网络爬虫技术人员通过亿牛云爬虫代理加强版代理 通过这些数据信息分析客户需求。对某一网络事件在互联网上的整体传播情况,收集全网数据进行分析。 3、数据观察。 通过采集到的数据信息,对用户线上和线下行为深度洞察构建清晰、准确分析,为客户提供丰富的用分析报告,帮助客户全方位了解,更深入挖掘潜在价值。

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    java 舆情分析_基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现.doc

    基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现 基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现 摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。 关键词:舆情分析;中科院中文分词算法;权值算法;情感倾向性;中文情感分析 中图分类号:TP393.09文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2012) 06-0000-02 现代网络社会纷繁复杂 因此,能够抓住并分析民众舆情,是可以为解决和分析更多未知社会事件奠定了基础。 再经过中文情感分析的处理之后生成统计数据,为需要舆情分析的客户提供有效把握民众舆论走向的信息。 一、舆情搜索系统设计 (一)系统用例设计 当客户通过登录此舆情分析与监测系统时,可以拥有通过搜索查阅帖子的权力和生成情感倾向程度图表的权力。因此,本系统主要实现功能即为:(1)搜索查阅帖子。

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    python 舆情分析 nlp主题分析 (1) 待续

    需求:一直想试试大数据+舆情分析,虽然数据量不是很大,大概应用一下,看看是否能从海量数据中,提取出主题思想,以看看当前的舆论导向。 1、数据采集,使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息,以及每个博文下的评论及作者信息; 2、数据预处理,采用Jieba库,构建用户词典,以达到更好的分词;情感分析,采用snownlp 库,寻找政治类积极和负面词向量做一个训练,再进行评论分类; 3、对博文及评论作者信息进行分析,查看调查主体的用户类别概况; 4、lda主题分析,对博文做主题分析,依据top3主题关键字,对博文群主类看法进行分析 ;对正、负向评论做一次主题分析,并分别分析观点; 本编主要先完成第一步,后续再继续更新。 23%E4%B8%AD%E5%8D%B0%E5%8F%8C%E6%96%B9%E8%BE%BE%E6%88%90%E4%BA%94%E7%82%B9%E5%85%B1%E8%AF%86%23') 2.1、分析微博页面

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    清博舆情系统_什么是舆情

    设计概述 2.1 任务和目标 2.1.1 需求概述 我们的舆情分析系统的需求主要由舆情首页、舆情事件分析页、舆情事件预警这三个需求模块构成。 其中舆情首页包括领域(分类)舆情事件热度表、领域舆情热度趋势、舆情地域分布图,舆情事件分析包括事件文章分析、事件评论分析舆情事件分析三大块(详细需求令见需求规格说明书),舆情事件预警包括舆情事件负面评论舆情 系统详细需求分析 3.1 详细功能需求分析 舆情首页 a) 分类舆情事件热度:按领域展示各领域下的事件及其热度 b) 分类舆情热度趋势:各领域舆情的热度随时间的变化趋势 c) 舆情地域分布图:舆情文章在全国各个省份的数量分布 舆情事件分析 a) 舆情事件总览   A. 事件关键词分析   B. 事件传播走势分析   C. 事件核心传播人分析 b) 舆情事件文章分析   A. 事件文章点赞排名   B. 舆情预警 a) 舆情事件负面评论预警; b) 舆情事件负面评论增长预警; c) 舆情事件热度增长预警; c. 舆情事件分析 a) 舆情事件总览 i. 事件关键词分析 ii.

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    网络舆情分析与研判的指标还应有哪些_舆情监测是什么

    舆情监测主体来说,如何加强对网络舆情的实时全面监测,并对其做出及时反馈、防患于未然;如何利用现代信息技术做好网络舆情分析,从而进行有效引导和控制;如何化解网络舆情危机,实现网络舆情的高效管理是一项任重而道远的任务 在网络舆情分析和管理中,舆情监测主体的业务需求是基础和根本,业务需求的满足与否,是评判网络舆情分析系统的核心指标。 网络舆情分析系统的评判指标参考项,如下: 网络舆情分析系统的功能是否能满足需求 1.获取关注范围内网络媒体平台的最新信息 所谓关注范围,是指每个单位会有自己关注的网络媒体平台。 网络舆情分析系统的性能是否能满足需求 1.搜索和处理速度快 当网络上有新的舆情信息后,系统是否能在短时间内检索到该信息。 网络舆情分析系统的模块是否能满足需求 1.数据采集 数据采集要求尽量全面、及时。

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    舆情分析系统技术解决方案及作用论文_网络舆情解决方案

    网络舆情分析工作的开展最先需要做好的就是网络舆情的搜集工作,由于互联网信息内容庞杂多样,舆情信息搜集起来困难,所以要进行舆情分析更是难上加难。但若舆情信息收集的不全,就极易导致舆情分析不正确。 那么,到底舆情分析工作要怎么做呢? 针对此问题,提供了以下舆情分析系统技术解决方案,供各位参考。在了解方案的前,先来说说为什么要采用舆情分析系统进行监测分析。 一、使用舆情分析系统进行监测分析的意义 网络信息化时代,信息数据量庞大,若一味采用人工进行舆情信息分析,容易出现收集的舆情不全、舆情分析不正确等问题。 而通过利用智能化的舆情分析系统进行监测分析,可对网络舆情的走向与信息内容进行实时监测分析,并生成详细的分析数据,为舆情分析报告的制定提供数据支撑。 二、舆情分析系统技术方案 舆情分析系统从数据监测搜集到分析总共分为三大模块,分别是舆情监测搜集、敏感话题预警、舆情趋势分析。 1.

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    python舆情系统开发_什么是舆情

    下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统,其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻,然后通过百度情感分析接口,用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比,以此确定该股票是处于利好还是利空的状态 在获取了股票的新闻数据之后,我们接下来需要对每支股票的所有新闻进行情感分析了。 然后通过aipNLP对每个标题进行情感分析,进而基于得到的分析结果来统计积极新闻和消极新闻的个数,最后将针对每支股票的分析结果返回: # 对指定股票的所有新闻数据进行情感分析并进行统计 def analyze df.plot(kind='barh', figsize=(10, 8)) plt.show() 效果图如下所示: 3、总结 在这篇文章中,我们介绍了如何基于python搭建一个简单的股票舆情分析系统 ,其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻,然后通过百度情感分析接口对新闻进行情感分析,最后统计股票的正面和反面新闻的占比,以此确定该股票是处于利好还是利空的状态。

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    舆情监控系统python开源_舆情监测系统开源

    以最通用的乐思舆情监控系统为例:通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析等多个环节,实现相关网络舆情监督管理的需要,最终形成舆情专报、分析报告、统计报告,为决策层和管理层全面掌握舆情动态 ,做出正确舆论引导,提供分析依据。 3.信息服务:将采集并分析整理后的信息直接为用户或为用户辅助编辑提供信息服务,如自动生成舆情信息简报、舆情统计分析图表以及追踪已发现的舆论焦点并形成趋势分析,用于辅助各级领导的决策支持。

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    基于flask框架的高校舆情分析系统

    系统分析: 高校舆情分析拟实现如下功能,采集微博、贴吧、学校官网的舆情信息,对这些舆情进行数据分析、情感分析,提取关键词,生成词云分析,情感分析图,实时监测舆情动态。 系统设计: 前端:采用layui+echarts实现图表的展示,数据分析的结果 后端:采用requests实现数据的采集,利用flask+mysql搭建web网站框架,利用机器学习的中文分词、情感分析等技术生成词云分析 、关键词提取、情感分析等功能 系统难点:采集微博、贴吧的数据,利用机器学习的知识生成词云分析、情感分析 系统实现如下 数据采集模块: 采集到的数据如下图所示 微博信息 微博帖子信息微博评论信息 贴吧信息 贴吧帖子帖子回复信息 学校官网信息 利用这些信息,我们可以进行关键词提取,生成词云图 也可以利用这些信息构建我们的舆情分析系统,如下图所示 情感分析微博舆情分析热门微博列表 演示视频:高校舆情分析系统

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    python 舆情分析 nlp主题分析 (3) --gensim库的简单使用

    python 舆情分析 nlp主题分析 (1) 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html python 舆情分析 nlp主题分析 (2)-结合 库,寻找政治类积极和负面词向量做一个训练,再进行评论分类; 3、对博文及评论作者信息进行分析,查看调查主体的用户类别概况; 4、lda主题分析,对博文做主题分析,依据top3主题关键字,对博文群主类看法进行分析 ;对正、负向评论做一次主题分析,并分别分析观点; 第1、2已完成,但是原始的积极和负面词料库不是特别好。 最后一步是进行评论分析,本篇文章是学习gensim的使用方法。 总结: 大概掌握了lda分析的流程。 不足:1、没有进行文本分类(积极、消极),直接进行主题分析,主题有点混淆不是很明确;2、文本预处理欠缺,主题中存分隔符货一些无效词汇。

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    舆情分析:大数据时代如何应对社会热点

    正确回应社会热点舆情、推动国家治理能力和治理体系的现代化,已成为社会各阶层的共识。本文以近年来几个舆情案例的得失为例,研究新媒体环境下舆情应对的规律。 近年热点舆情特点与变化趋势 (一)跨媒介融合传播发达,舆情发酵速度与热度提高 多数公共热点事件的舆情生成已经不再是单一的中心发散式传播,也不是一般性的串联型传播演变,而是新媒体与传统媒体、新媒体与新媒体之间平台转换 上述现象出现的频率也与舆情高发领域呈现正相关,提示应在社会舆情应对中将信息权威发布和辟谣放到重要位置。 网络舆情应对重点案例分析 (一)积极响应,统一领导,分级负责,建章立制 2016年以来,中办、国办连续发布多个文件,政务公开与政务舆情回应在政策领域取得集中突破。 把握舆情应对规律的重要启示 (一)攻克舆情复杂性与外围地带 舆情事件的信息会经过网络传播迅速扩散,如果有关部门在第一时间回应处置不当,会产生二次舆情,这要求提高对舆情复杂性的认识,从客观上进行实质性的回应

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    【架构】基于ElasticSearch的舆情分析系统数据架构优化

    舆情分析系统的特点是: 数据量很大,一个月可能就有上亿条数据,有来自爬虫的,也有可能是从其他渠道采购过来的; 数据有时效性,时间比较近的数据价值比较大; 数据查询条件很复杂。 1. 原有架构 ---- 我们之前给客户开发了一个舆情分析系统,大致架构如图: (实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。 还有一个选择,就是使用ClickHouse或者DorisDB之类的MPP数据库(也是列式数据库),分析性能自然比ES强,存储成本也低很多(据网上有人测试,相同的数据,在ES中600TB,而在CH中是100TB

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