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。
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题，一般多被应用在政务领域、企业领域等，用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展，以便及时采取相应的措施，从而控制舆情、引导舆情，化危为机。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 0. 引言 此项目包括與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化。该项目是在校时导师建议的一个边缘研究方向，开题时间 2017 上半年。导师研究的主力方向是网络空间安全，因此在社会工程学上，以当时大火的 AI 领域 NLP (自然语言处理) 为切入口，进行舆情舆论的情感倾向性研究。当时 NLP 的领域还是战国时代，self-attention 还在萌芽，transforme
在项目当前目录下：$ python manage.py runserver 浏览器打开127.0.0.1:8000
今天总结一下爬虫在互联网中的具体应用，个人认为有四点： 1，比价网站的应用。如今各大电商平台为了活跃用户进行各种秒杀活动，还有优惠券等。同样的一个商品可能在不同网购平台价格不一样，这就催生了。返利网，
Python爬虫很多人都听说过，它是一种用于从网页上获取信息的程序，它可以自动浏览网页、提取数据并进行处理。技术在使用Python爬虫时需要注意一些重要的事项，同时本文也会跟大家介绍一下爬虫的应用前景。
1.网页文本智能提取；2.分布式爬虫；3.爬虫 DATA/URL 去重；4.爬虫部署；5.分布式爬虫调度；6.自动化渲染技术；7.消息队列在爬虫领域的应用；8.各种各样形式的反爬虫；
不需要建更多设置，More Settings，后期直接python manage设置
在舆情信息爆炸的时代，了解市场营销、舆情监测和内容创作等方面的热门话题和趋势，对企业和个人至关重要。而今日头条作为一个热门的新闻资讯平台，拥有大量用户生成的内容，抓取并分析热门话题和趋势，为我们提供有价值的数据支持。本文将介绍如何利用Python爬虫技术来抓取今日头条的热门话题，并进行趋势分析，以帮助读者更好地了解市场动态和用户关注点。
人工智能（AI）是当今世界上最令人振奋的技术之一，而自然语言处理（NLP）则是AI领域的一个引人注目的分支。NLP的目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这项技术正在不断演进，如今，它已经成为各种领域，从商业到医疗保健，都能够利用的强大工具。在本文中，我们将深入探讨NLP的基础知识，探讨其应用领域，以及如何通过代码演示来解锁文本数据的价值。
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
文本分析很有用，数说君自己也玩过，炒鸡有意思，从论坛、网页上爬取网友的舆情数据，然后整理、统计、画图，就可以知道舆论的风暴是什么，可以知道网友最热议的话题、最想去的旅游景点、最喜欢的饮料等等，也可以从这些舆情数据中挖掘出两个话题之间的关联性等等。 统计领域比较流行的软件主要就是SPSS、R、SAS等，因为用它们来做统计模型/数据分析，实在太方便了，但是一旦遇到了文本形式的数据，就常常不知道该怎么办。比如下面这列杂乱无章的文本数据： (01)1872-8756 Body shop P1 Book B13 (0
Event Registry's News 官方网站：https://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
该文是一篇关于使用机器学习算法对微博舆情进行监控的文章，通过分析微博数据，实现对于舆论的正负面判断，从而在舆论监控方面实现自动化。作者从数据收集、预处理、模型训练、应用和评估等方面详细介绍了整个流程，并采用了一个简单的例子进行说明。
（1）新建Python Package "extra_apps",把源码xadmin文件夹放到extra_apps文件夹下面，此时目录结构如下：
WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。
在当今信息爆炸的时代，了解网络热搜词和热点事件对于我们保持时事敏感性和把握舆论动向非常重要。在本文中，我将与你分享使用Python爬虫采集网络热搜词和热点事件的方法，帮助你及时获取热门话题和热点新闻。
基于Scrapy框架的Python新闻爬虫，能够爬取网易，搜狐，凤凰和澎湃网站上的新闻，将标题，内容，评论，时间等内容整理并保存到本地。
创建工程 cmd 进入你想保存的位置：django-admin startproject MxOnline
几乎每个网站都有一个名为robots.txt的文档，当然也有有些网站没有设定。对于没有设定robots.txt的网站可以通过网络爬虫获取没有口令加密的数据，也就是该网站所有页面的数据都可以爬取。如果网站有文件robots.txt文档，就要判断是否有禁止访客获取数据 如：https://www.taobao.com/robots.txt
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。
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
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，
2、智能标签识别：识别新闻中存在的法人及自然人实体、SAM产品、行业、事件及概念。除了识别出这些标签，算法还能给出这篇新闻与这些标签的相关程度。
前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。
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)
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。
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。
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
YAYI 2 是中科闻歌研发的新一代开源大语言模型，中文名：雅意，采用了超过 2 万亿 Tokens 的高质量、多语言语料进行预训练。
作者 | 罗燕珊 采访嘉宾 | 冯伟 入行 8 年，冯伟一路见证着舆情行业的兴起和变化。目前，他仍在该领域里深耕，并担任北京人民在线网络有限公司的技术总监一职。 如今，舆情产业的未来由大数据和 AI 技术主导着，但“内容”仍然起着不可替代的作用。在日新月异的技术浪潮中，它将何去何从？接下来让我们一同随着冯伟，去了解这个常被外界“误解”的舆情产业。 舆情业的演变升级 即便进入 21 世纪，早期大众对舆情的理解仍比较片面，认为“舆情即负面”。事实上舆情的概念早已发生变化，它不再局限于民众的社会政治态度，舆情客体
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？
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。
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。
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。
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。
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
互联网、移动互联网的高速发展，改变了我们传统的生活方式，网络已经成为我们生活中不可或缺的重要部分，互联网与普通民众联系更加紧密，越来越成为人们学习、工作、生活的新空间，越来越成为获取公共服务的新平台。与此同时，在网络生活繁荣的背后，深藏在暗处的各种威胁网络安全的行为正在肆意蔓延，已经对我们的日常生活和国家安全造成不可弥补的损失。
WeTest舆情专项分析是在舆情监控的基础上为游戏开发者提供的专属服务，我们拥有资深游戏策划和分析师，凭借海量数据库加上语义分析后，能以高时效性帮助游戏开发者省去大量的人工时间，通过一份专业报告就可以查看玩家的舆论情况，帮助游戏开发者及运营解决玩家讨论的实际问题，从而优化游戏，做出让玩家满意的精品游戏。
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。
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，Sun公司ISV工程部高级经理，北航教师等。
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、互相刺激、交织在一起的融合化传播。新兴的知乎、秒拍、微视频等新媒介也直接作用于移动舆论场，并与微博微信无缝结合，促使一些社会事件在极短时间内
目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。 但是他是由logo语言构成，语言逻辑很让人抓马。 这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。
说起国内安卓的生态圈，那是相当混乱，特别是安卓应用市场。现在可以选择的安卓应用市场实在是太多了，这种现象让一款安卓应用在市场中的实际表现非常难以评价。A市场的前三甲游戏到了B市场可能跌出了五名开外。
6月2日，腾讯WeTest参加应用宝在深圳主办的应用宝游戏合作伙伴沙龙，腾讯互娱研发部游戏质量总监方亮现场宣布WeTest和应用宝联合推出开发者扶持计划全面升级为“云豹计划”，在产品满足应用宝一定的产品评级后，WeTest的游戏开发者用户不仅可以获得腾讯WeTest专家的专业技术咨询指导支持，更有机会获得在腾讯互娱主办的线上线下活动中的交流机会。
腾讯WeTest舆情监控平台作为国内一流手游测试平台的王牌工具，在过去的一年中帮助无数游戏团队了解各第三方市场评分，掌握游戏和竞品的口碑情况和效果，为团队了解目前游戏的运营情况做出了巨大的贡献。
10月5日，正随队在东京的美国NBA休斯顿火箭队总经理莫雷针对香港事态发了一条推特“为自由而战，和香港在一起”的图片，这是香港示威所采用的口号，迅速引发各界关注。此后，NBA总裁肖华回应此事称支持莫雷言论自由，再度引爆舆论。
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
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