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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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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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    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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    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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    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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    基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目

    概述 本文主要分为数据获取(微博爬虫)、文本分析(主题抽取、情感计算)。 项目场景:以微博为数据源,分析新冠疫苗舆情的主题演化和情感波动趋势,结合时事进行验证,从而得出特殊事件对于舆情的特定影响,为突发公共事件的社交媒体舆情合理引导提供建议。 1.LDA主题分析 数据源:博文内容 文本处理:去重、剔除字数较少的博文、特殊符号清洗。 主题分析:将文本按月切分,分别进行分析。使用gensim库完成。 输出内容:1.每个博文的主题标签 2.每个主题的关键词 3.每个主题的关键词及占比 4.每个主题的博文数量 5.主题可视化 代码见github 2.情感分析 输入:评论数据。

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    舆情反馈,唯快不破——WeTest舆情实时迭代最新数据

    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? WeTest舆情时效性新版本15分钟更新游戏舆情最新数据,为游戏运营者节省更多的时间去做bug修复,去做危机公关,为项目及时挽救经济与口碑的损失! 你问我为什么这么自信?因为,天下武功,唯快不破。

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    用Python搭建一个股票舆情分析系统

    写在前面 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 2、新闻情绪分析以及统计 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。 接下来通过一个函数来实现对指定的股票进行情感分析并保存到本地: # 对指定的股票进行情感分析并保存到本地 def analyze_stocks(codes): df = pd.DataFrame 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 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

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    舆情监测之获取数据

    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 ?

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    朴素贝叶斯详解及中文舆情分析(附代码实践)

    作者|杨秀璋 整理|AI科技大本营 本文主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中文数据集的舆情分析案例,希望这篇文章对大家有所帮助,提供些思路。 内容包括: 1.朴素贝叶斯数学原理知识 2.naive_bayes用法及简单案例 3.中文文本数据集预处理 4.朴素贝叶斯中文文本舆情分析 本篇文章为基础性文章,希望对你有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处 接下来是分析过程,其中包括打网球yse和不打网球no的计算方法。 ? 最后计算结果如下,不去打网球概率为79.5%。 ? 朴素贝叶斯中文文本舆情分析 最后给出朴素贝叶斯分类算法分析中文文本数据集的完整代码。 1.00 1 8 9avg / total 1.00 1.00 1.00 2 但存在一个问题,由于数据量较小不具备代表性,而真实分析中会使用海量数据进行舆情分析

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