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舆情监测分析系统_舆情监测系统

1.2 项目信息 项目名称:舆情分析系统 项目提出者:指导教师 开发者:东北大学软件学院大数据班T09实训项目组(lzf、lcx) 用户:舆情分析员、系统管理员 1.3 缩写说明 1.4 术语定义 1.5 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、事件舆情预警我们分析数据来源于多个网站关于某一事件报道文章爬取,如微博、今日头条、知乎等,但主要集中于微博。 我们舆情分析系统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   系统数据来源于微博博文与今日头条新闻文章舆情数据实时爬取,爬取数据包括文章内容、文章作者、文章点赞量

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基于大数据舆情分析_舆情与大数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈 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数据处理部分是怎么样工作机制。 简述 舆情系统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备份方案。 备注:在项目初期应该用最简洁明了方式对数据处理加工,等到对自身需求有一定深刻认识时候,再对具体数据工场具体功能设计。 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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    舆情分析解决方案

    大数据时代到来,仍然有许多人不知道代理IP是什么。技术时代发展给我们社会带来了诸多便利,同时也给人们娱乐生活带来了更多选择。 随着互联网大数据、云计算、网络爬虫依托全球领先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品牌形象,及时掌控网络舆论信息;成熟品牌管理体系,快速优化敏感信息,主动传播,引导良好品牌形象  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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    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全网舆情分析系统,帮助我们实时观测舆情。 这个全网舆情分析系统,可以实现百亿条网页数据存储、实时新增网页抓取和存储并能对新增网页做实时元数据提取。 有了提取结果,我们还需要进行进一步挖掘分析,这些分析包括但不限于 舆情影响力诊断,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关键路径。 由于全量分析时效性差,加上舆情往往关注最新新闻,评论,所以我们必须做增量分析。 如何提供高效舆情搜索,用户除了订阅固定关键词舆情以外,做一些关键词搜索。 例如希望了解竞争公司新产品一些舆情分析。 如何实现新增舆情实时推送,为了保证舆情时效性,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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    网络舆情分析与研判指标还应有哪些_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,实现网络舆情高效管理是一项任重而道远任务 在网络舆情分析和管理中,舆情监测主体业务需求是基础和根本,业务需求满足与否,是评判网络舆情分析系统核心指标。 网络舆情分析系统评判指标参考项,如下: 网络舆情分析系统功能是否能满足需求 1.获取关注范围内网络媒体平台最新信息 所谓关注范围,是指每个单位会有自己关注网络媒体平台。 网络舆情分析系统性能是否能满足需求 1.搜索和处理速度快 当网络上有新舆情信息后,系统是否能在短时间内检索到该信息。 一个设计精致、交互功能全面的界面可以吸引更多使用者,甚至可以弥补系统内部一些微小缺陷;但如果界面做得不够简约、易用,可能会导致软件用户流失。由此可见应用程序用户界面是不可或缺且十分重要部分。

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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、论坛和贴吧留言和评论爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。 所以网络中评论内容是对于抓住民众舆情倾向一个宝贵财富。民众舆情是人民群众通过表达自己意见而可以预见未来事务发展走向。 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处理之后生成统计数据,为需要舆情分析客户提供有效把握民众舆论走向信息。 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权力和生成情感倾向程度图表权力。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,以看看当前舆论导向。 1、数据采集,使用python+selenium,采集该话题下博文及作者信息,以及每个博文下评论及作者信息; 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。 ,内容需要ajax异步更新,1、需要不断下拉进度条到底部刷新,并点击“查看更多”;2、某些评论回复会折叠,需要不断点击查看更多评论。

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    基于flask框架高校舆情分析系统

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 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实现图表展示,数据分析结果 后端:采用requests实现数据采集,利用flask+mysql搭建web网站框架,利用机器学习中文分词、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、贴吧数据,利用机器学习知识生成词云分析、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 1、数据采集,使用python+selenium,采集该话题下博文及作者信息,以及每个博文下评论及作者信息; 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使用方法。

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    【架构】基于ElasticSearch舆情分析系统数据架构优化

    舆情分析系统特点是: 数据量很大,一个月可能就有上亿条数据,有来自爬虫,也有可能是从其他渠道采购过来; 数据有时效性,时间比较近数据价值比较大; 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,不过总体意思是这样。 图是使用Excalidraw画) 系统对数据划分了三个层次: 最近三个月是价值最大,经常需要查询,所以存ES; 最近一年数据也是要用,只是频类低很多,保存在了MySQL; 一年以上历史数据很少用到 原有架构问题 ---- 首先最重要问题是,最近一年数据查询很慢很慢,只能以任务形式提交,凌晨时候安排执行,而且非常耗时耗资源。 还有一个选择,就是使用ClickHouse或者DorisDB之类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,相同数据,在ES中600TB,而在CH中是100TB

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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

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 网络舆情分析工作开展最先需要做好就是网络舆情搜集工作,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。 一、使用舆情分析系统进行监测分析意义 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,容易出现收集舆情不全、舆情分析不正确等问题。 而通过利用智能化舆情分析系统进行监测分析,可对网络舆情走向与信息内容进行实时监测分析,并生成详细分析数据,为舆情分析报告制定提供数据支撑。 2.敏感话题预警 通过利用蚁坊软件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.舆情趋势分析分析某个主题在不同时间段内,人们所关注程度以及对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析,获知事件发生全貌并预测事件发展趋势,并生成数据分析图表和舆情分析简报,支持一键导出。

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    基于LDA和baidu-aip舆情分析项目

    项目场景:以微博为数据源,分析新冠疫苗舆情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特定影响,为突发公共事件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、剔除字数较少博文、特殊符号清洗。 主题数的确定:使用困惑度和一致性两个判断指标,设置一个区间,判断该主题数区间内容困惑度和一致性指标的趋势,选择能使二者都取得较高水平主题数。主题分析:将文本按月切分,分别进行分析。 输出内容:1.每个博文主题标签 2.每个主题关键词 3.每个主题关键词及占比 4.每个主题博文数量 5.主题可视化 代码见github 2.情感分析 输入:评论数据。 print(data_df) data_df.to_excel('情感降维.xlsx')#将情感值存入excel 最终可以得到情感时序折线图: 3.主题相似度计算 这里使用文本相似度计算分析出不同时间段同一主题演化联系

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    爬虫采集舆情数据方案

    网络爬虫简单来说就是指通过爬虫程序访问网站API连接获取数据信息。爬虫程序可以将需要数据信息从在网页中爬取出来,然后储存在新建文档里。网络爬虫支持各种数据采集, 文件,图片。 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数据,网络爬虫也是从互联网上采集数据爬虫程序。 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。 这也是常见舆情数据获取方案之一。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,或者找那些专业舆情分析团队去获取,但是一般来说说,专业舆情分析团队,也都是通过爬虫程序使用代理IP去采集相关数据,从而进行舆情数据分析。 由于短视频火爆,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

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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现代化,已成为社会各阶层共识。本文以近年来几个舆情案例得失为例,研究新媒体环境下舆情应对规律。 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 多数公共热点事件舆情生成已经不再是单一中心发散式传播,也不是一般性串联型传播演变,而是新媒体与传统媒体、新媒体与新媒体之间平台转换 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。 把握舆情应对规律重要启示 (一)攻克舆情复杂性与外围地带 舆情事件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认识,从客观上进行实质性回应 ,首先寻找舆情产生内因并有效解决。

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