近年来,“舆情”一词在中国备受各个领 域、各个行业的关注,而在国外(包括新加坡)却很少用这个词,相关意思应该是“舆论(Public opinion)”。最早的舆情只是存在于人们的思想观念和街头巷尾的谈论之中,对传统意义上舆情的获取、收集只能通过社会调查、访问等方式,获取效率 低,样本少,而且有失偏颇。而在当下,互联网已经成为舆情爆发的主要渠道,网络舆情研究成为社会热点。自2013年,中国紧随世界脚步,开启了“大数据 (Big Data)元年”,数据量与信息量在过去海量的基础上继续呈几何倍数增长,舆情监控离不
非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
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、事件舆情预警六大功能模块以及管理员系统配置模块。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。管理员配置模块配置的是爬虫的爬虫间隔、舆情事件的展示参数以及系统日志查看。
2013年,“大数据”这一概念以夺目之势走进了我们的视野,学者在介绍,政府官员在谈论,世界互联网企业则纷纷启动“大数据”竞争,有媒体将今年称为“大数据元年”。大数据,正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。(12月26日《长江日报》) 随着互联网技术的迅速发展,信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光,大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言,舆情服务在进行行业规范和整合的同时,正面临着大数据的挑战。 大数据时代,
最近各种客户咨询项目中,往往涉及大数据引入必要性和价值意义的深层次挖掘,用后有数据,有平台,但是不知到底要不要上大数据,为何要上大数据和大数据可以带来哪些价值和意义。本文关于大数据的必要性进行阐述,来源实际项目,算是分享吧。
从教育行业的需求出发,去分析互联网时代教育行业需要了解的大数据,以及大数据平台的搭建应该注意什么?
Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一,基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。
A. 待开发系统的名称:舆情分析系统 B. 系统架构类型:BS 架构类型,即浏览器、服务器架构类型 C.开发项目组名称:东北大学软件学院大数据班 T09 实训项目组 (lzf、lcx)
摘要: 前言 在时下互联网信息的浪潮下,信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子,朋友圈的一个状态更新,热门论坛的一条新闻,购物平台的购物评价,可能会产生数以万计的转发,关注,点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感,甚至影响到消费者对企业品牌的认同,如果不能及时的采取正确的应对措施,会造成难以估计的损失。
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是,即使17年过去,大数据分析行业仍然处于快速发展的初期,每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析,大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析,但是记者注意到,在美国,大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段,“预测分析”技术成为最
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是,即使17年过去,大数据分析行业仍然处于快速发展的初期,每时每刻都在产生新的变化。
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. 舆情监测搜集 可自定义监测分析的目标、主题或者关键词,系统会根据设置的监测内容,实时对全网平台与之相关的舆情信息进行7*24小时监测和搜集。 2.敏感话题预警 通过利用蚁坊软件的舆情分析系统可对与己相关的话题进行倾向性分析和主题跟踪,一旦识别为敏感话题,系统会自动以短信、微信、邮件等方式进行预警,并对各类主题,各类倾向能够形成自动摘要。 3.舆情趋势分析 可分析某个主题在不同的时间段内,人们所关注的程度以及对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析,获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势,并生成数据分析图表和舆情分析简报,支持一键导出。
我们说,数据是不会说谎的。 我们又说,数据是会说谎的。 我们发现,数据有时候说谎,有时候不说谎。 后来我们找到了一个可以自圆其说的说法: 数据不说谎,说谎的是不完整的数据。 但我们还是没弄明白应该如何去看待数据。 ——佚名 起因,我们做了一个票房预测的Demo: 通过特征工程,数据筛选,模型优化,规则完善,我们的系统R2值达到了94.8%,好像和Google[2]比也差不多,一切看上去还不错,但是这样就够了吗? 首周票房预测效果 有一个很好的起点,但是这个Demo有什么用呢?仅仅是在电影上映前看
本文主要阐述: 社交网络分析的应用 社交网络前沿研究 学习资料 参考资料 浏览前三章的内容请见上篇(2017年9月26日头条)。 四. 社交网络分析的应用 1. 社交推荐 社交推荐顾名思义是利用社交网络或者结合社交行为的推荐,具体表现为推荐 QQ 好友,微博根据好友关系推荐内容等。在线推荐系统最早被亚马逊用来推荐商品,如今,推荐系统在互联网已无处不在,目前大热的概念“流量分发是互联网第一入口”,支撑这个概念有两点核心,其一是内容,另外就是推荐,今日头条在短短几年间的迅速崛起便是最好的证明。 根据推荐
大数据时代的到来,仍然有许多人不知道代理IP是什么。技术时代的发展给我们的社会带来了诸多便利,同时也给人们的娱乐生活带来了更多选择。但在信息高速发展的同时,也会给我们的私人信息带来泄密,不仅如此,还会带来严重的经济损失。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。
站长以前介绍过这个开源项目,最近又有人在问,索性挂在Dotnet9网站上,方便大家在线浏览,先声明,模板来自下面的仓库:
在当今信息爆炸的时代,社交媒体和新闻平台上涌现出大量的言论和舆情,对于企业、政府和个人而言,了解并适应这一庞大而复杂的信息流变得至关重要。自然语言处理(NLP)技术的崛起为舆情分析提供了一把智能的解锁大众情绪的钥匙。本文将深入剖析NLP在舆情分析中的关键技术、实际应用案例,以及未来的发展趋势和面临的挑战。
在信息爆炸的时代,新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言,非常适合用于构建强大的爬虫工具,并用于抓取和分析新闻数据。本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据,并进行舆情分析的实战经验,帮助你掌握这一有用的技能。
网络爬虫简单来说就是指通过爬虫程序访问网站的API连接获取数据信息。爬虫程序可以将需要的数据信息从在网页中爬取出来,然后储存在新建的文档里。网络爬虫支持各种数据的采集, 文件,图片。视频等等都可以采集,但是不能采集违法业务。在互联网大数据时代中,网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据,网络爬虫也是从互联网上采集数据的爬虫程序。
无论是采集数据,还是存储数据,都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节,即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径,然后再加上最后一公里的数据可视化,整个链条就算
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞
网络聚集的人气、展开的场景与揭示的真相,不仅会推动新闻事件的发展、形成网络舆论,甚至还会直接影响社会主流舆论、推动社会变革。对舆情监测主体来说,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。
随着全球城市化进程的不断加速,智能城市的规划和管理成为实现城市可持续发展的重要课题。自然语言处理(NLP)技术作为人工智能领域的一支重要力量,为智能城市的规划和管理带来了全新的可能性。本文将深入探讨NLP技术在智能城市规划和管理中的应用,并通过实例展示其如何提高城市运行效率、促进资源智能利用以及增进市民生活质量。
数据猿导读 无论是物联网的建设,或者是内部数据、外部数据的收集整合,以及平台建设和后续的数据分析,做规划都是自上而下的,做实施是自下而上的,要有一个统一的方法论去支撑。 作者 | 方育柯 随着我国经济
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。
微博足迹可视化:http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html
2016年4月,达观数据与七牛云存储签署战略合作协议,至此双方宣布全面达成战略合作,具体合作主要体现在达观将为七牛提供文本挖掘技术服务,为七牛云存储客户的海量文本信息进行分类、组织和管理。目前达观文本
作为一种革命性的信息技术,大数据技术正在赋予数据生命和更多的商业价值。借助大数据进行舆情分析,将大数据应用到交通系统建设,用大数据预测赛事结果,以大数据辅助医疗……可以说,大数据正在我们的生活中发挥大用途。对于个人而言,大数据带来了便利;对于企业而言,如何应用好大数据更是关系到未来的竞争甚至存亡。 大数据时代到来,企业面临的竞争环境发生了巨大变化。企业拥有的知识、情报和其他数据资产的数量及其应用效率已成为企业能否取得市场竞争优势的重要因素之一。为此,国内电信运营商的集团公司和很多省分公
近年来,随着互联网行业蓬勃发展,网络舆论监督也逐渐成为了各级政府关注的焦点。近日,新华社发表了一篇题为《从“网络大V”到“网络害虫”——陈杰人涉嫌敲诈勒索、非法经营罪案件透视》的长篇文章,报道了陈杰人大肆进行非法经营、敲诈勒索等犯罪活动,在短短几年间积累下了数千万的资产,并在北京、长沙等地买下10多处房产。靠网络敲诈勒索就能弄到这么多财富,如此奇迹大大出乎人们的意料。
创业老司机个推CEO方毅受邀出席圆桌论坛《你应该了解的大数据与云计算》,与袋鼠云CEO陈吉平、数澜科技CMO高雁冰和腾讯大浙网总裁傅剑锋共同探讨如何看待大数据与云计算。 大数据推测谁是准妈妈 大数据范
2016年10月18日, 世界人工智能大会技术分论坛,特设“新智元智库院长圆桌会议”,重量级研究院院长 7 剑下天山,汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容:美团技术学院院长刘江担任主持人,微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】2016 CCF大数据与计算智能大赛9月24日启幕,发布了 11 道高质量创新赛题,涉及智能电网、搜索广告、O2
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。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理,分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析,通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断,通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。
感谢eBDA工作室的投稿! eBDA工作室是植根于运营商的一支数据分析团队,是由一群喜欢数据分析和创新的小伙伴组成的,成立两年以来,我们在底层数据存储HDFS/ORCFile,计算框架和资源管理MapReduce/Storm/Spark/Yarn,到数据分析工具Hive/Pig/R/Spss,数据集成Flume/Kafka,再到可视化工具Tableau/Echarts都有所涉猎,我们非常希望通过大数据文摘这个平台认识更多的朋友,充分交流,共同进步! 大数据文摘欢迎类似干货投稿,投稿请加微信202767192
金融市场的波动往往受多种因素的影响,其中舆情是不可忽视的一环。近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,其在金融舆情监测和预测中的应用正逐渐引起广泛关注。本文将深入探讨NLP技术如何在金融领域发挥作用,以及通过结合实例展示其在舆情分析、市场预测等方面的卓越应用。
<数据猿导读> 东软集团事业部总监樊建勋在2016年中国通信大数据会上分享了以“大数据视角下的舆情监测与引导”为主题的演讲。他讲到,舆情这两个字在各行各业都倍加关注,特别是企业和政府。而且,传统时代就
2017年7月18日,中堃数据和计算专家浪潮在无锡联合发布了天行认知加速解决方案。此方案是4月28日中堃数据与浪潮签订战略合作协议加入“感知中国”大数据产业联盟后的第一个成果,预示着为双方合作再添推力,也预示着双方在此领域的合作已进入到一个新的阶段。 同时江苏云智创新产业联盟成立揭牌仪式顺利举行。无锡市信息化与无线电管理局副局长卢益先生、浪潮集团副总裁、江苏公司董事长孙业志先生,为江苏云智创新产业联盟揭牌。中堃数据总经理魏清等首批联盟成员单位代表参加了揭牌仪式,来自全省各地的行业ISV、SI、分销商以及北京
之前分享了10个炫酷的数据可视化大屏源码,反响很大,好多人在后台回复获取源码,这次,我又带来了12个炫酷的数据可视化大屏源码,都是从网上收集的,都测试后可以使用,在我电脑(1920X1080分辨率下)正常显示,所以分享给大家 1.产业大数据展示 基于jquery,echarts编写,文件目录清晰,只包含一个index文件,极速上手修改 📷 2.华东宁波正正保税A仓 基于jquery,echarts编写,版面整洁 📷 3.可视化监管平台 基于jquery,echarts编写,版面炫酷,该有的图表都有 📷 4.
导读:7月12-16日,2017年国际体验设计大会在北京国家会议中心举行,来自腾讯用户研究与体验设计部(简称:CDC)的负责人ENYA围绕 “ 用研跨界:线上融合线下,从体验走到商业 ” 这一主题向参与大会的伙伴们介绍了用户研究在互联网方面的探索和发展的内容。干货满满,现进行整理和报道。 演讲主题:用研跨界:线上融合线下,从体验走到商业 演讲嘉宾:腾讯TEG用户研究与体验设计部负责人ENYA 腾讯是一家特别关注用户体验的公司,这跟公司的成长基因有很大的关系,对用户体验的极致关注,也影响了用户研究这个岗位
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
实时事件分析和灾害响应是当今社会面临的重要挑战之一。随着科技的不断发展,自然语言处理(NLP)技术在这两个领域的应用逐渐成为关键因素。本文将深入探讨NLP在实时事件分析和灾害响应中的创新应用,结合实例,展示NLP如何提高响应效率、精准性以及社会的整体应对能力。
为什么舆情监测系统受到如何的追捧?2019年国内的舆情监测品牌有哪些?主要应用在哪些领域,能够帮助互联网政企等等单位实现什么样的价值?
随着大数据的快速增长,处理和分析大数据变得愈发重要。在这一背景下,Apache Spark作为大数据处理的下一代引擎崭露头角。它是一个开源的、快速的、通用的大数据处理框架,用于分布式数据处理和分析。本文将深入探讨Spark的核心概念、架构、应用领域,并提供示例代码,以帮助读者更好地理解和应用Spark技术。
嘉宾介绍: 李永,大数据厂商联盟理事长,20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验;首批受聘广东省电子政务大数据专家;长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
在这个信息爆炸的时代,新闻热点不仅仅是传递信息的渠道,它们还能够影响和引导公众舆论。Symfony DomCrawler库作为一个强大的爬虫工具,可以帮助我们理解这种现象,通过获取和分析网易新闻热点,我们可以洞察舆情的走向。
新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件,给经济社会带来很大影响,给旅游行业也带来巨大挑战。 “疫”去春来,为充分了解疫情前后人们旅游心理、行为和消费等各方面的变化从而为旅游市场复苏和行业发展提供有效指导,2020年4月28日,中国社会科学院旅游研究中心、腾讯文旅与腾讯用户研究与体验设计部将组织线上发布会,并共同发布《新冠肺炎疫情下的旅游需求趋势研究报告》。 报告在基于2000余万条文本的大数据舆情分析,15163份有效问卷、多位受
找到B类人群常规的做法有两种:一是询问“A”类,通过他们的陈述来寻找。这种方式不仅时间长效率低,而且可能因为记忆疏漏或者故意隐瞒而导致严重遗漏。另一种是公布病例的轨迹,让公众自行查找自己是否有可能成为密切接触者。这种方法也无法保证效果,毕竟有人不会查,查了即使是密接者,也会有人不主动申请隔离,从而留下巨大的传染隐患。
今天给大家推荐的是一些数据分析和数据可视化的“法宝”,倘若大家好好利用的话,可以达到:“十步杀一人,千里不留行”的境界,废话不多说,直接上链接,希望各位好好利用从而提高自己的工作效率。 1、微信大数据分析 新媒体指数: http://www.gsdata.cn 2、数据可视化 百度ECharts:http://echarts.baidu.com/ Cytoscape:http://www.cytoscape.org/ 图表秀: http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观:ht
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