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) 1.3 参考资料 系统详细设计说明书模板： https: //wenku.baidu.com/view/1ad0617ddd88d0d232d46a21.html 《舆情分析系统-软件需求分析说明书.docx》 《舆情分析系统-软件架构设计说明书.docx》 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 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. 舆情首页 a) 分类舆情事件热度 b) 分类舆情热度趋势 c) 舆情地域分布图 b.
写在前面： 最近有一个新需求，需要收集某吧和某博进行舆情监控和情感分析，本文记录了收集某吧信息的过程，只用与学习使用，禁止用于其他非法活动。 param_second = { 'pn': str(second_page) } first_pagesize = 0 # todo 二轮循环 帖子收集 div') # 获取节点树 while second_pagesize < len(second_root): second_comments = [] # 收集所有二级评论 爬取数据结果： 注意： 爬取只做舆情监控，不做其他用途，不要用于恶意爬取（爬取次数多，某吧也会出现安全验证） 二、构建数据表 创建应用后，我们根据爬取数据格式建立表格： {'id': '7946129745 urlpatterns = [ re_path(r'^$', views.collect_baidu, name="crawler") ] 测试效果 四、定时任务爬取 定时爬取某吧评论进行舆情监控
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2.3 舆情分析系统功能架构 2.4 系统数据描述 三、功能性需求 3.1 舆情首页需求 3.1.1 领域舆情热度 3.1.2 领域舆情热度时间变化 3.1.3 地域舆情分布 3.2 舆情搜索页需求 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。 3.1.2 领域舆情热度时间变化 用折线图展示不同领域最近七天的舆情热度变化。 3.1.3 地域舆情分布 用热度地图展示中国范围内所有舆情文章的地域数量分布情况。
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。
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 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
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。 实体识别 在HaNLP的基础上进行训练和二次开发，在实战的过程中收集数据样本以及对数据样本标注是最痛苦的事情，为此，我们还开发了一款可以辅助人工标记的工具。 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
软件必备模块-用户反馈崩溃收集 我们做一个iOS app 我们做一个安卓 app 我们写一个游戏 我们写一个网站 一定要做用户反馈 要从用户哪了解用户体验，要从用户哪里获得信息。 一定要做崩溃收集 代码写崩是一种必然，我们只能尽力降低崩溃发生。我觉得写可测试的代也是一个可避免的问题。虽然很多问题设计的时候根本不会这么考虑。崩溃率是用户体验的重要一部分。
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。 预警设置，我们支持舆情讨论量阈值设置，达到阈值后通知推送业务方，避免错过舆情的黄金参与时间。 这些挖掘后的舆情结果会被推送至需求方，同时也提供接口给各业务方搜索，查询使用。 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。舆情的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。
1、Beyond Compare，这个是收费的，有资金可以买一个，的确是非常不错的 需要注意的是吧时间戳拿掉， 这样就可以加快对比效果
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。
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。 一个设计精致、交互功能全面的界面可以吸引更多的使用者，甚至可以弥补系统内部的一些微小缺陷；但如果界面做得不够简约、易用，可能会导致软件的用户流失。由此可见应用程序的用户界面是不可或缺且十分重要的部分。
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 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。
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. 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。
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