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。
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，
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
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；
在项目当前目录下：$ python manage.py runserver 浏览器打开127.0.0.1:8000
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。
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)
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。
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。
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。
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？
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
高校舆情分析拟实现如下功能，采集微博、贴吧、学校官网的舆情信息，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。
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
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。
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。
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。
创建工程 cmd 进入你想保存的位置：django-admin startproject MxOnline
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。
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。
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。
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
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，
西山居创建 1995 年初夏，在美丽的海滨小城珠海，西山居工作室孕育而生，一群西山居居士们十年如一日尅勊业业的奋斗。"创造快乐，传递快乐！" 一直是西山居居士们的创作宗旨。西山居以领先的技术作为坚实的基础以独特的本土化产品为玩家提供时尚化服务。在未来，西山居仍以娱乐软件为主导产品，不断进行研发和市场活动，逐步发展成为国内最优秀的集制作、发行于一体的数字化互动娱乐公司。
在工作和学习的过程中要善于思考，勤于学习。并做出适当的记录，才能最快速的学习并掌握一项知识。希望在这个平台和大家一起共同成长，和大家分享一个SSM(MYECLIPSE)项目，该项目名称为基于web的java舆情监测系统。采用当前非常流行的B/S体系结构,以JAVA作为开发技术,主要依赖SSM技术框架，mysql数据库建立本系统。
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摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取，录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理，分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析，通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断，通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。
我们说，数据是不会说谎的。 我们又说，数据是会说谎的。 我们发现，数据有时候说谎，有时候不说谎。 后来我们找到了一个可以自圆其说的说法： 数据不说谎，说谎的是不完整的数据。 但我们还是没弄明白应该如何去看待数据。 ——佚名 起因，我们做了一个票房预测的Demo: 通过特征工程，数据筛选，模型优化，规则完善，我们的系统R2值达到了94.8%，好像和Google[2]比也差不多，一切看上去还不错，但是这样就够了吗？ 首周票房预测效果 有一个很好的起点，但是这个Demo有什么用呢？仅仅是在电影上映前看
随着科技的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在环境监测领域崭露头角，为构建智能、高效的生态监测系统提供了新的可能性。本文将深入研究NLP在环境监测中的应用，从智能数据分析到舆情监测，为环境科学家和决策者提供更为全面、智能的信息支持。
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。
爬虫开始 爬虫的实际例子 搜索引擎：关键字匹配提取，前提是要将所有的页面爬一遍，然后存到自己的服务器，当用户惊醒搜索的时候，根据自己的搜索内容，搜索引擎将用户搜索信息返回给用户。 伯乐在线： 文章的搬运工（http://www.jobbole.com/） 惠惠购物助手： 谷歌插件，爬到电商平台的价格对比。 数据分析与研究： 某一行业的数据分析（基于实际的数据分析），数据冰山&舆情分析&数据可视化 抢票软件：模拟人点击的操作。 什么是网络爬虫 通俗理解就是： 一个模拟人请求网站的程序，可以自动请求网页并将所定
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。
对文本数据进行实时过滤的需求在舆情类系统的开发过程中经常碰到。如：对涉黄、涉政、涉恐文本的过滤；对广告数据的过滤；以及对非业务数据的过滤等。这些过滤需求由于比较难于描述其过滤规则，所有出现了很多分类算法用于对各类文本数据的分类过滤，这些算法在网上已经有很多文章进行了深入探讨，本文不再做赘述。本文将主要探讨一种基于规则的实时文本过滤技术。
记录我的Web应用开发 指导老师：张迪 使用的分析工具/开发工具：基于AntV，Echarts，Vue.js联合开发的可视化系统 软件著作权正在申请中，代码版权不容侵犯，如有侵犯著作权必将追究法律责任
主讲人：灵智优诺CTO 许可 屈鑫 颜萌 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作为人工智能和语言学的重要分支，自然语言处理（NLP）的相关研究一直充满魅力与挑战。 8月2日（上周三），量
“ 我知道你不知道，对已知的掌握； 我猜到你猜不到，基于已知对未知的预判； 我做到你没做到，基于正确的预判形成正确的行动决策； --佚名 一 背景 早在2006年暴雪透露了《魔兽世界》电影的存在，经过一段曲折辛酸的历史后，电影《魔兽》终于在2016年暑期上映。对于已经期待了十年之久的《魔兽》电影，它的意义已经远远超出了一个游戏，承载了无数
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
WeTest腾讯质量开放平台（wetest.qq.com）于2015年1月22日开启内测。
截至2009年6月30日，我国网民数量达到3.38亿人，网民规模已稳居世界第一位，互联网的影响力也日益提升，网络舆论已成为不可小觑的强大社会力量。
核心提示：在全世界各文化与国度都在迅速应用互联网，并已然形成另一个世界——虚拟世界的时代，舆情领域正发生着媒介“隐喻”力量的制衡与博弈，佛教界应树立“舆情意识”以避免乱相蔓延。在应对网络舆情的邪知邪见时，我们应该跟上时代，加强对等的“正见”弘传。 三大被动：佛教界在当今互联网舆情态势前的表现 总结来看，在虚拟互联网所建构的现实世界面前，佛教界在舆情危机上的应对主要存在着三种被动。 一是舆情预测不力，忽视舆论引导引发集体表达。近年来，有关于佛教方面的真假负面信息时有爆发，而教界通常缺乏感知上的敏锐和反应上的速
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