基于Web挖掘的网络舆情监测系统设计

针对互联网时代网络言论不断增加而带来的监管难题,设计了基于语义识别和情感分析的网络舆情监测系统.首先,根据资源特征,构建了通用的网页爬取框架,通过去噪和去重后将结构化舆情信息储存到数据库中;然后,对分类特征进行降维处理并改进分类算法,同时,针对话题发现模型中存在的问题,提出一种情感词典扩充方法,能够对未知的情感词进行情...     

文化遗产网络舆情大数据的监测系统设计

文章设计了文化遗产网络舆情大数据的监测系统,系统功能为：(1)能够实时的爬取海量网络媒体内容中的文化遗产舆情信息;(2)建立核心舆情数据库存储核心舆情信息;(3)能对隐含在核心舆情信息中的价值信息进行挖掘和展示;(4)能自动给相关人员发送文化遗产舆情的监测和预警信息。该系统的设计能为相关各方获得文化遗产的信息与动态提供一种新的方式与渠道。     

Web2．0时代大中型企业网络舆情监测机制探讨——舆情监测在网络危机处理中的应用

随着互联网进入web2．0时代,博客、社区等个人媒体崛起,改变了传统的主流媒体控制话语权的格局,许多企业沿用传统的危机公关方法,却没有应对好网络危机,导致了消费者流失,品牌价值下降,甚至有些企业被逐出了市场。本文将帮助企业,根据网络危机的新特点,构建企业舆情监测系统,设计舆情处理的基本流程,建立新的舆情监测管理机制以正确方法防止危机产生,控制危机的影响。     

基于机器学习技术的广播电视台舆情线索智能处理系统设计

设计一套广播电视台舆情线索智能系统,利用分布式爬虫从网络中获取大量新闻信息,结合热度计算公式对热点新闻进行筛选,通过机器深度学习长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）对爬取的信息进行分词、去停用词处理,并结合训练集剪裁、填充、索引化处理方式,构建情感分析模型,掌控和分析新闻的关键词以及情感倾向,实现对舆情的完整梳理。     

舆情监控系统的设计与实现

本文初探舆情监控系统的设计与实现,从开源框架Heritrix技术着手,对互联网新闻、论坛、微博、网站等数据源进行数据抓取;研究了正则表达式技术,基于DOM规范的网页树实现对网页数据的噪音过滤,抓取有价值的结构化数据;随着爬取数据的不断递增,研究当前大数据环境下的Lucene全文搜索引擎技术,实现海量非结构化数据的高速检索.     

浅析网络舆情的监测与应对策略

随着互联网的快速发展,网络媒体作为一种新的信息传播形式,已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度,不论是国内还是国际重大事件,都能马上形成网上舆论,通过这种网络来表达观点、传播思想,进而产生巨大的舆论压力,达到任何部门、机构都无法忽视的地步。网络的隐匿性和流动性也使得一些不良言论充斥其间,对人们产生消极影响,因此,建立良好的网络舆情监测确保网络安全发展尤为重要。     

大客户网络监测系统设计

为保证网络运行的可靠性和稳定性,提高网络监测效率,阐述了一种大客户网络质量监测系统技术方案,即一种不依靠硬件而直接以软件实现、可靠性好、使用方便、能够由客户自己进行监测的网络质量监测系统。本网络质量监测系统对网络质量监测各重要指标进行主动监测,实现对网络质量各种技术指标的监测。     

广电需要重视网络舆情监测

本文以“广电需要重视网络舆情监测”为核心问题,从技术和行政两个角度介绍了网络舆情监测。     

基于Heritrix的主题爬虫在互联网舆情系统中应用

在信息化爆炸的时代,一般搜索引擎的搜索结果已经满足不了人们的需要,能获得更准确全面信息的垂直搜索引擎越来越受到关注。其中,主题爬虫作为垂直搜索引擎的核心部分一直是搜索方向的研究热点。本文以开源的网络爬虫Heritrix为基础,分析其结构特征与工作原理并引入了多线程处理的改进办法,设计出一个主题爬虫,在单机环境下进行该爬虫性能的测试。实验结果表明该主题爬虫的查全率达到较高水准,为进一步研究开发搜索效率高的垂直搜索引擎打下坚实的基础。     

智能型体温监测系统设计

论述了一种智能体温监测系统的设计及实现方法，该系统包括信号检测，放大、转换、存贮、数字显示，模拟曲线显示，报警等电路，整个系统硬件设计合理，软件编制模块化，使其具有分辨力小，精度高，线性度良好，适用于人体体温的精密监测，同时对体温变化情况具有存贮，数字显示，模拟曲线显示等功能，该系统具有很好的应用前景。     

基于Single-Pass的部队医院网络舆情监控系统设计

针对涉医网络舆情危机的不断出现,提出基于Single-Pass的部队医院网络舆情监控系统设计方法,实现舆情监控系统.根据部队医院的特点,本文对比常见的文本聚类算法,并对Single-Pass算法进行改进,设计适合部队医院的网络舆情监控系统,从而使网络舆论成为监督、改进医院管理和提高医疗质量的推动力.     

政府网络舆情监控系统的实现

互联网以其便捷、虚拟化、传播快等特点使大众更乐于通过网络方式发表各自看法,形成网络舆情。政府通过构建网络舆情系统,及时了解社情民意,主导网络舆情。从网络舆情系统技术实现方面,介绍了舆情系统进行舆情收集、分析、预警、报告的整个过程,详细论述各个过程实现的关键技术,从而为理解和构建政府舆情监控系统提供参考。     

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MapReduce的网络舆情分析系统的设计与实现

设计并实现了一个基于MapReduce的网络舆情分析系统。系统采用HDFS和HBase双存储机制存储数据。通过实验分析与效果比对,选用MMSeg4j为系统进行中文分词。改进了Canopy—Kmeans算法实现文本自动聚类,提高了系统的聚类准确度及效率。目前,该系统已应用于某部队舆情分析系统中,能够实时发现热点话题、准确把握舆情趋势,为应对舆论危机、制定舆论政策提供了科学系统的信息支持。     

文本聚类算法在舆情监控中的应用分析

为满足网络舆情监控系统中话题发现的需要,并克服经典single-pass算法在处理网络文本聚类时受输入顺序及精度较低的不足,本文对single-pass聚类算法进行改进,通过采用average-1ink策略及引入代的思想分批聚类,在借鉴single-pass聚类方法简单高效的同时,又克服了其缺点,兼顾了网络话题发现的实时性和准确性,通过实验分析改进后的single-pass算法比single-pass算法在漏检率、误检率和耗时方面都有很大改观。实验证明改进的算法在提高话题发现准确度上的有效性和实用性。     

高校网络舆情分析系统的探究

随着网络技术在高校的迅速普及和发展,大学生的学习生活越来越依赖于互联网,由于大学生常常对网络虚拟社区中的“焦点”、“热点”问题发表一些具有明显负面性的意见或者言论,导致负面的信息在互联网上迅速传播,而这些负面的高校网络舆情如果不加以适当控制可能会对学校甚至社会带来消极的影响。本文致力于高校网络舆情分析系统的研究,力求寻找有效途经,探索新方法,开拓新思路,为加强高校网络舆情监管体制的实效性提供有益的帮助。     

基于爬虫技术与智能算法的网络舆情监测

采用网络爬虫技术从百度指数获取某一"热门事件"的数据,并对这些数据进行预处理,进而建立网络舆情的Logistic微分方程模型.结合已有数据,采用智能算法确定微分方程解中的3个关键参数;最后应用于网络舆情预测.     

网络舆情的云计算监测模式分析与实现

针对传统网络舆情监测方式的不足,选取较为成熟的云计算架构,采用统一收集各局域网日志,并对海量数据使用云计算技术进行存储和分析的方法,提出了一种网络舆情云计算监测模式及其具体实现方法,并通过实验给出在设备配置、分析效率等方面有参考意义的实验数据。     

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。