基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法

针对网络舆情数据存在数据量大、分散度高、数据非结构化等特点,而常用的文本分类算法难以实现对网络舆情快速、准确分类的问题,因此提出一种基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法,利用Hadoop分布式存储特性和设计并行kNN的MapReduce程序来解决处理大批量数据时存在的问题.对并行kNN算法进行分类能力和分类效率进行测试验证,实验结果表明,基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法在处理大批量网络舆情数据时,能够快速、高效和准确对网络舆情数据进行分类.     

基于大数据的网络舆情分析系统

针对互联网数据快速增长和舆情信息飞速传播的问题,提出一种基于大数据的网络舆情分析系统。该系统包括数据采集、预处理、分析和报告汇总四个模块,实现舆情信息的全网自动搜索与采集,大规模舆情数据的格式化存储以及舆情信息的分析、统计汇总等功能。该系统还使用Hadoop平台进行数据处理,并使用HDFS分布式文件系统存储舆情数据,使用MapReduce技术完成舆情分析和报告。仿真结果表明,该系统有助于及时、准确地分析网络舆情,能较好地满足网络舆情分析的需求。     

基于大数据技术的网络舆情分析系统研究

基于对大数据技术下网络舆情分析系统的研究,文章阐述了大数据技术和网络舆情的基本内容;分析了大数据技术下的网络舆情分析系统,包括系统功能、关键技术、模型设计等;强调了对大数据技术进行合理应用的重要性,以确保系统设计合理,发挥系统优势.     

基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统。设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口。设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理。文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘。实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32%,读出延迟降低27%,可以有效缓解特征挖掘滞后问题。     

大数据时代下的网络舆情分析系统

2003年被成为"大数据元年",随着大数据时代的到来,网络舆情分析具体工作发生了变化。在舆情分析工作中,对于大数据技术的应用使分析工作有了更好的基础,同时,网络舆情分析工作在大数据技术的支持下更加的成熟、完善,鉴于网络舆情分析的公信力问题面临着严峻的挑战,本文从网络舆情分析系统的功能、应用、大数据时代的网络舆情分析三个方面探讨了大数据时代下网络舆情分析的系统。     

基于Hadoop的网络舆情监控平台的研究

根据信息时代舆情管理的要求,利用云计算的高效的分布式运算能力,本文构建了基于云平台的网络舆情监控系统。首先介绍了舆情监控与Hadoop技术,结合舆情监控工作流程,重点阐述了舆情监控系统的架构及关键算法的MapReduce实现,最终验证了基于Hadoop的舆情分析处理的高效性。     

基于大数据的网络舆情的分析

随着互联网应用和技术的迅速发展,网络舆情在数据载体量、复杂性和产生速度等方面产生了明显的变化,基本的分析枢架已经不能满足网络舆情的分析要求,因此为了更好的分析网络舆情,必须在基本的大数据基础上有所改进,以下将就网络舆情的基本分析方法对当前网络舆情大数据的特征和分类进行归纳,并对网络舆情创新将向大数据靠拢的观点进行说明。     

大数据环境下的网络舆情管理系统设计

随着网络的快速发展,越来越多的人们通过网络发表个人观点及看法,网络舆情成为社会舆情中的重点对象和主要方式.本文通过对大数据环境下网络舆情及其特点的阐述、分析,结合数据挖掘、文本情感分析等技术,初步构建出了网络舆情管理系统的模型.     

基于大数据和人工智能进行网络舆情分析的研究

随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起,媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境,网上言论已达到前所未有的活跃程度,互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台,进而产生巨大的舆论信息。面对网络上产生的海量信息数据,快速筛选出有用的网络舆情信息,通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向,为相关部门提供及时的协助决策和分析结果,快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案,是保障大数据舆论监督有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文NLP(自然语言处理)情感倾向分析算法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度,保证在海量网络数据的环境下,舆论监控工作的及时性和有效性。最后通过实验,与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较,该方法具有信息收敛速度快、信息分析高效,可靠性高,特别是在做好重点关注领域的分类训练后,随着采集数据量的增长,对舆情导向分析结果也更准确。     

新时代网络舆情的大数据技术应用研究

文章先简单介绍了网络舆情,随后介绍了新时期大数据技术在网络舆情中的应用机制,包括机器学习和内容分析,最后介绍了网络舆情管理中大数据技术的应用策略,包括数据采集技术、数据集成技术、数据挖掘技术和可视化技术的有效应用,希望能给相关人士提供有效参考。     

大数据时代网络舆情治理模式探讨

随着信息技术的不断发展和互联网络的普及,大数据时代已经到来,数据的高度集成化和信息传播方式的变化,给当前政府的网络舆情治理工作提出了新的要求和挑战。面对着日益复杂网络舆论环境,借助于大数据技术来提高网络舆情治理工作的效率,完善网络舆情治理体系,构建新的网络舆情治理模式是当前政府工作的主要方向。文章就主要围绕大数据时代下网络舆情治理出现的新特点以及方法策略进行研究。     

大数据技术在网络安全分析中的应用研究

针对误用检测方法和异常检测方法缺少对网络风险因素分析,导致网络漏洞检出率较低的问题,提出了基于大数据Hadoop技术检测网络安全漏洞研究。构建标准化直接关系矩阵、生成总关系矩阵确定网络风险元素属性,由此分析网络风险。构建Hadoop框架,采集入侵行为漏洞信息,搭建核心装置,处理网络漏洞。避免外力干扰情况下,评估网络漏洞检测率水平,设计漏洞检测流程。搭建实验环境,设定攻击模式,由实验结果可知,基于大数据Hadoop技术漏洞检出率无论是静态网络环境还是动态网络环境,检出率最高都为94%,具有良好检测效果,为网络安全运行提供技术支持。     

基于Ambari快速部署Hadoop大数据集群环境研究

Hadoop大数据实验环境搭建的复杂性已经成为很多分布式应用初学者或者大数据的业务应用开发者学习和研究大数据技术一道很难跨越的门槛.Ambari是一种支持Hadoop集群部署、监控和管理的开源工具,通过安装向导来进行集群的搭建,简化了集群供应.本文提出基于Ambari快速部署Hadoop大数据集群各组件的实践方法,重点阐述快速部署的若干要点、重要步骤以及管理使用技巧.实践证明,相对于以往传统手工部署,该方法极大提高了Hadoop集群部署的效率及成功率,有效降低大数据学习门槛,提高学习效率和效果,解决Hadoop大数据课程实践教学环境难的问题.     

基于大数据的网络舆情治理机制探究

<正>网络舆情具有线下事件线上爆、参与群体复杂、传播速度快、传播随机性强、标签化特点显著、控制难度大等特点，极大的考验着主管部门的决策能力和水平，依托大数据技术等新一代信息技术手段，在网络舆情治理中可以有效地解决舆情数据获取、网络舆情走势预测、网络舆情干预引导等方面的问题，解决政府管理部门舆情应对的能力和水平。1网络舆情治理现状随着新一代科学技术的飞速发展，以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅速与传统行业和产业融合，并以数字技术赋能传统产业转型升级的态势，深度融入并影响着经济社会发展，在传媒领域，尤其是互联网传媒领域，更是凸显出日益重要的影响。     

基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述

大数据解决方案必须面对三个核心的问题,即大数据的存储、分析以及管理.文章主要论述了Hadoop生态系统是怎样处理的,大数据的定义以及Hadoop生态系统的含义.     

基于大数据的网络舆情监管预测算法研究

针对传统的网络舆情监管预测算法对大广度、强干扰的网络舆情数据预测性能差的缺点,在深入研究现有网络舆情监管预测算法基础上提出一种基于大数据语义特征分析的网络舆情监管预测算法。该算法采用二元语义对网络舆情特征进行拟合,构建与匹配网络舆情关键词,构建时间序列模型,分析与提取语义特征,从而实现大数据分析法对网络舆情的监管预测。最后利用仿真实验对该算法进行验证,其结果表明,该算法预测精度高、实时性强,对提高网络舆情的监管能力具有重要意义。     

大数据技术在网络安全分析中的应用研究

随着互联网络时代的飞速发展，网络安全问题日益受到重视，现实网络信息技术也面临诸多挑战。网络安全是国家安全和社会安全的基础，面对严峻的网络安全态势，实时把握网络安全数据已成为洞悉网络情况、分析网络异常和评估网络环境等要素的关键纽带。针对当前日益凸显的网络安全隐患和缺陷，就网络安全分析的含义和基于大数据技术的网路安全平台搭建等研究方向进行了深入探讨，以期望达到提高网络安全性的目的。首先，通过大数据Hadoop技术以及数据的采集、存储和分析技术加持，构建大数据网络安全分析平台；然后，利用大数据技术，来实现在数据分析中对多种数据的处理，从而达到建立基本网络技术体系的安全性防护目的；最后，提出了搭建基于大数据技术的网络安全平台的分析考虑。     

基于Hadoop的交通信息物理系统大数据架构平台

CPS深度融合了计算、通信、控制技术,实现了对物理世界实体感知、通信、计算和控制过程.TCPS是CPS在交通领域的应用,是新一代智能化交通管理的解决方案.TCPS大数据是交通物理世界实体的感知信息,是所有后续决策制定的基础,是交通智能化管理的关键.本文研究了CPS、TCP以及Hadoop平台的技术原理,分析了TCPS大数据处理的关键问题,提出一种基于Hadoop的交通信息物理系统大数据架构平台的解决方案,设计了基于Hadoop的TCPS大数据平台架构,讨论了基于MapReduce的TCPS大数据挖掘方法和流程,为下一阶段的智能化交通管理系统建设提供技术支持.     

基于大数据的互联网舆情监管系统设计与实现

网络技术的发展使得信息量呈爆炸式增长,大量视频和文字信息在网络中快速传播.在这种背景下网络舆情传播能够反映社会主流态度,起到导向作用,必须对其进行正确引导,所以加强监管势在必行.本文介绍了基于大数据技术的互联网舆情监管系统,对系统的设计原则、设计方案及主要功能进行了叙述.     

爬虫在旅游满意度网络舆情调查中的应用研究

随着"互联网+"的迅猛发展和移动互联网的大范围普及,大众的旅游行为越来越依赖于网络平台,而随之产生的海量舆情数据也成了评价各种旅游要素的重要指标。但因为其数据量大、信息复杂,在进行旅游满意度统计时很难将其进行有效的统计分析,从而造成资源浪费。文章从爬虫入手,分析现阶段网络舆情监控体系核心技术要求,根据其技术要点,提出一种旅游满意度网络舆情调查解决方案,进行系统构建及采集策略规划,实现旅游满意度网络舆情数据的采集和分析,并对其可行性进行实验验证。