2.1.2 运行环境概述 由于系统架构类型为BS架构类型，故而系统运行在服务器上，只要任何一台安装了主流浏览器的电脑均可以通过IP地址加端口号的方式获取系统服务、访问系统页面。 系统详细设计 5.1 系统程序代码架构设计 系统程序代码架构设计主要是舆情分析系统的后台服务子系统与前端展示子系统的架构设计。 5.3.2 后台与前端子系统 舆情页与舆情服务模块 模块描述：用于舆情分析员查看舆情事件、搜索舆情事件、舆情预警 功能描述： a. 事件评论回复排名 系统配置页与系统配置服务模块 模块描述：用于系统管理员配置舆情分析系统涉及的数值； 功能描述： a. TopN 配置 i. 文章排名 TopN配置 ii. 6.2.5 数据字典 无，舆情分析系统目前不需要数据字典。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
3.4.1 事件关键词词云 3.4.2 事件传播趋势 3.4.3 时间核心传播人 3.4.4 时间关注度增长趋势 3.5 舆情事件文章页需求 3.5.1 事件文章排名 3.5.2 事件文章地域分布 3.5.3 事件热度TopN文章 3.5.4 事件文章时间线列表 3.6 舆情事件评论页需求 3.6.1 事件评论关键词词云 3.6.2 事件评论情感走势 3.6.3 事件评论者性别占比分析 3.6.4 3.4 舆情事件总览页需求 3.4.1 事件关键词词云 用词云图展示事件关键词。 3.6 舆情事件评论页需求 3.6.1 事件评论关键词词云 用词云图展示当前事件下所用评论的关键词。 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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作者：白剑波 北京智慧星光信息技术有限公司总裁 天津大学计算机学士，北京航空航天大学计算机硕士 曾经担任翰云时代科技有限公司总裁，NOKIA位置服务部门大中国区产品总监，甲骨文（Oracle）顾问咨询服务部中国区实施总监 （6）企业风控 有些企业会需要舆情服务商针对特定名录或名单进行实时监测。监测和这些名录上的实体相关的新闻、论坛、自媒体等信息。 舆情监测 的市场价值 ? 现阶段 舆情服务的类型 ? 目前的舆情服务，大概可以分为以下这些类型： 1. 舆情监测和预警服务 这显然是舆情服务的基础和核心。 现在我们是舆情企业中爬取能力做得比较好的公司，有很多其他的舆情厂商从我们这儿购买数据，再去给他们的客户提供服务。 这里面有一个问题——爬虫的策略。 一天的时间里，让我们提供服务的带宽全都被占满了，导致客户在这一天里无法进行登录。给我们造成了比较大的困扰。 我们技术部门做了紧急处理，最后把系统加了一个阿里云的高防。
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 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。 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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 file.write(title) file.flush() return except: print("服务器超时 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 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。 非关键性数据采用离线数据备份方案，例如：采用datax+Linux脚本定时备份，上传到远程异地备份服务器。 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 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
系统架构 针对上面介绍这些问题，我们下面来介绍下如何基于阿里云上的各类云产品来打造全网百亿级别的舆情分析平台，我们会重点关注存储产品的选型和如何高效的对接各类计算，搜索平台。 每一个数据源的双写需要感知到下游的存在，或者使用消息服务，通过双写消息来做解耦。 舆情结果会写入存储系统和搜索引擎，部分报表，阈值报警会被推送给订阅方。搜索引擎的数据提供给在线舆情检索系统使用。 在介绍完整体架构后，下面我们看下在阿里云上如何做存储选型。 后记 本文对实现海量数据舆情分析这一场景中会遇到的存储和分析问题进行了总结，介绍了如何通过使用阿里云自研的TableStore(表格存储)在满足业务基本数据量的前提下，通过Stream接口和计算平台的对接实现架构简化 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
用户口碑和评价已经成为了游戏运营者非常重视的环节，为了获取用户的评价趋势，游戏运营者需要时时关注贴吧、三方市场的评论，WeTest的舆情功能整合了所有游戏社区信息源，极大的满足了运营者对于舆情监控的需要 互联网的世界瞬息万变，运营者提出对于舆情监控的时效性的新要求，昨天还是最受欢迎的游戏，今天就会骂声一片，我们来看看一款游戏的舆情短时间内会发生什么。 2015年，某游正式公测，开测首日，好评如潮。 什么样的舆情监控是有效的？ WeTest舆情监控在这个时候推出时效性优化新版本，15分钟更新最新舆情监控结果，保证用户掌握每15分钟的市场舆情变化。 ? 如何把WeTest舆情的实时反馈从2小时缩短到15分钟？ 快来WeTest平台 wetest.qq.com 体验一下吧，欢迎小伙伴们与我们多交流沟通，我们会收集大家的意见，不断优化完善，提供更优质的服务！
舆情监测是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为.监测技术大多是基于爬虫的, 如果我们把相关热点事件的关键词, 用搜索引擎进行搜索, 并将结果保存到本地,就实现了舆情监测的第一环节:实时获取互联网数据 舆情监测.png 初步实现效果 ?
我们也可以通过网络爬虫采集舆情数据，可以采集新闻，社交，论坛，博客等信息数据。这也是常见的舆情数据获取的方案之一。一般就是通过爬虫程序使用爬虫代理IP对一些有意义的网站进行数据采集。 舆情数据也可以通过在数据交易市场去购买，或者找那些专业的舆情分析团队去获取，但是一般来说说，专业的舆情分析团队，也都是通过爬虫程序使用代理IP去采集的相关数据，从而进行舆情数据分析。 由于短视频的火爆，抖音，快手这两个主流短视频APP，我们也可以通过爬虫程序采集抖音，快手进行舆情数据分析。 将统计的数据生成表格，提供给大家作为数据报告，也可以参考以下采集方案代码： // 要访问的目标页面 string targetUrl = "http://httpbin.org/ip"; // 代理服务器 proxyPort = "31111"; // 代理验证信息 string proxyUser = "username"; string proxyPass = "password"; // 设置代理服务器
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 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。 所谓最新信息，是指近期内的网络舆论，如某个舆情监测主体需要三个月内的信息，那么最新的消息即为三月内的网络舆情信息，更早的帖子和信息则需要归档处理。 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。 网络舆情分析系统参考>>> 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
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
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。 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. 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
eventregistry.org/ GitHub：https://github.com/EventRegistry/event-registry-python 大家可以体验一下，感觉真的很强：强大的数据收集中控平台和实时的舆情分析能力 总结 这个算是在NLP里面比较体系化的舆情系统了，有很多产品层面的设计值得我们借鉴，然后我们参照其模式做出来创建API服务给用户使用，或者为政府部门提供定制化服务，甚至对此改进在公司内部做个Demo，利用其打开另一扇门
企业金融服务平台（TEFP ）是以金融科技助力中小企业普惠融资服务的科技创新产品。依靠腾讯在互联网领域的信息服务能力，为中小微企业和金融机构建立高效的信息连接服务;通过构建亿级企业知识图谱，为金融机构提供企业身份认证、企业情报、企业评估、企业监控等能力......
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