舆情监测系统设计

为了及时调控和遏制校园内突发的不良网络舆情事件的蔓延,引入最近几年针对网络舆情监测过程中的方法及思路,以加强网络信息的监测管理工作为目的,结合信息采集和舆情监测指标研究,设计了一套校园网舆情监测系统。该校园网舆情监测系统实现了信息采集模块功能及部分分析模块功能,达到了采集信息的效果,对舆情完成了初步分析。     

基于K-means聚类的网络舆情监控系统

描述了一个网络舆情监控系统的设计与实现方法。系统由舆情信息采集及预处理、舆情分析和舆情服务组成,通过网络爬虫对网页内容进行提取,运用DOM树获得文本信息,并进行网页的去重,运用ICTCLAS进行分词,提取特征词并构建VSM向量空间模型,通过k-means聚类算法获得热点话题,并利用HowNet进行文本情感倾向性分析。提高了网络舆情监控与分析的准确性、即时性,为正确地引导舆论提供了分析依据。     

数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用研究

网络舆情危机事件发生后,能否对网络舆情危机进行有效管理,关系到舆情危机的成功处理,也事关社会的和谐与发展.因此,加强网络舆情危机事件的管理研究,对提升社会的危机管理能力具有重要意义.随着信息化技术快速发展,数据挖掘技术应用范围越加广泛,信息化管理在优化网络舆情危机的应对方法和改善舆情危机管理中发挥着重要作用.本次研究通过对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的融合特征进行分析的基础上,基于网络舆情危机管理现状,对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用进行了详尽论述.     

基于Web挖掘的网络舆情智能分析

网络舆情是公众在互联网上对某一社会现象或社会问题公开表达的具有一定影响力的共同意见。Web信息挖掘技术能够有效地对网络舆情的起源、受众及其特点、在网络上的扩散模式和影响效果进行分析。文章将对Web信息挖掘技术的含义、类别和组要方法进行分析,研究Web挖掘技术在网络舆情中是如何进行智能分析,以期对网络舆情管理部门对管理网络舆情信息提供借鉴和参考意义。     

跨媒体多源网络舆情分析系统设计与实现

在当前”大众麦克风”时代,网络舆情分析是关系到国家安全和社会稳定的重要技术,论文针对目前网络舆情分析系统存在着信息源单一等问题,提出了一种跨媒体多源的网络舆情分析系统架构,并对舆情分析软件的层次结构进行设计,对系统的核心算法进行了实现。该系统目前已部署在中国教育与科研网络中进行试运行。     

社交网络信息采集技术研究与实现

社交网站作为网络舆情的有效载体,在传播舆情方面有着重要作用。近年迅猛发展起来的微博就是一种典型的社交网站。本文针对微博类网站设计了支持Ajax(Asynchronous Java Scriptand XML)技术的网络爬虫,采用协议驱动和事件驱动结合的采集策略,将爬取分为用户爬取和内容爬取两部分,使用基于模板的抽取方法,实现了对微博数据的成功抽取和存储。抽样结果证明,支持Ajax技术的网络爬虫,较BFS爬虫相比,提高了信息采集的效率和覆盖率。随着DOM Tree复杂度的提高,还有待于设计更高灵活性的网络爬虫。     

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。     

基于深度学习的网络舆情监测系统研究

随着国内互联网的快速发展,网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机,及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架,该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据,包括文章与评论;然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词,利用Word2Vec模型进行词嵌入,得到矢量化文本;随后再将矢量化的文本导入LSTM深度学习模型中进行情感分析,进一步将数据分为敏感数据、中性数据和非敏感数据;最后将舆情预警信息通过可视化技术显示。文中所提出的网络舆情监测系统可以帮助监管部门及时监测和引导相关舆论,促进社会和谐发展。     

基于热点文件下载的网络舆情信息挖掘方法研究

网络信息量的逐年增长,使得获取网络敏感的舆情信息并做出相应的监控处理变得十分重要,网络舆情信息挖掘技术研究十分活跃。本文介绍舆情挖掘步骤及其核心算法,分析互联网热点文件下载曲线与网络舆情发展曲线的关联,通过关联关系对互联网文件下载数据进行信息挖掘,从中找出是否存在符合曲线发展规律的热点文件,最终将文件的主题与当时的网络舆情信息进行比对,对结果进行验证,为网络舆情的监测提出了一种新的方法。     

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。     

面向舆情监控的智能化自然语言处理算法设计

针对当前网络舆情分析效率较低且准确度不足的问题,开展了基于自然语言处理的智能舆情监控算法设计研究。该研究设计构建了网络舆情智能监控技术框架,其结构包括数据源层、数据采集层、数据处理层与舆情分析应用层。同时在此基础上提出一种融合多维注意力机制的智能舆情监控算法,通过利用网络爬虫技术生成了舆情语料库,采用CBOW词向量模型完成自然语言的结构化表示,并使用多维注意力机制网络挖掘舆情信息与舆情风险之间的内在关联,进而实现了对舆情风险等级的准确监控。仿真分析结果表明,所提出的CBOW模型在自然语言表示上计算速度更快、准确度也较高。而多维注意力机制网络在舆情风险等级预测上更为精确,且能够准确把握网络舆情动向,为企业运营提供指导。     

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.     

网络舆情监控系统处理流程及核心功能实现

面对复杂多变的网络舆情,监控系统发挥重要作用,为政府调控舆论倾向提供决策支持。构建了由数据采集、数据预处理、舆情分析和舆情展示等子系统构成的处理流程,并设计了实现方法。其中,基于网络爬虫技术设计了数据采集实现流程;数据预处理设计了消除噪音、中文分词、去除停用词和文本特征提取等预处理工作实现方法;舆情分析设计了舆情话题提取聚类算法流程和情感指数计算过程;舆情展示设计了舆情发布、舆情检索、舆情预警和舆情引导等四类功能的模块构成。研究成果为网络舆情监控系统开发提供比较完整的解决方案。     

基于系统动力学的网络舆情驱动力模型研究

网络舆情作为社会舆情在互联网空间的映射,反过来影响着社会实体事件的发展进程。提升网络舆情处置能力,已成为管理部门的一项重要任务。分析了网络舆情的传播规律及其特点,利用系统动力学分析了网络舆论生态传播系统的驱动因素,通过因果回路图对因素之间的关系进行定性分析,并建立网络舆情驱动力模型。最后,对该模型进行仿真分析,以期提出积极管理网络舆情传播的建议。     

互联网舆情监管系统设计思路探索

互联网时代,监管工作有了新要求、新标点,从舆情监管业务出发,向我们提出新的问题,通过舆情监测系统,我们可以在浩瀚无际的互联网中获得我们关注的舆情信息,通过对信息的分析,可以有效的净化网络环境,所以舆情监管系统的建设与技术应用十分重要.     

网络舆情治理研究

针对网络舆情的发展和特点,提出了治理网络舆情的概念。分析了网络舆情的要素和环境,给出了舆情及网络舆情治理的定义。在此基础上,提出了一个综合治理网络舆情的体系结构。这个5维模型强调全体社会成员共同参与并发挥第三种组织力量（社会团体、民间组织）的协同作用,国家立法、政府执法、公民守法,行政手段和技术措施密切结合,并辅以社会、经济、文化调节,得以实现。叙述了各级治理措施,并简单介绍了一个用于网络舆情技术监控的原型系统。     

大数据时代的网络舆情分析系统

网络舆情是通过互联网传播的,公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点.面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台.大数据的相关技术目前应用最成熟的是由Apache基金会提出的Hadoop解决方案,将Hadoop技术应用于网络舆情分析系统,可以有效适应海量数据的处理需要.     

网络短视频舆情风险的对策研究

随着互联网短视频平台的快速发展,短视频网络舆情时有发生。目前短视频网络舆情风险应对策略还缺少全面的研究。本文对短视频网络舆情危害进行了系统分析,提出从平台源头控制舆情,运用人工智能技术、主动溯源技术评估、监测舆情,以及在过程中导控舆情、从根源上降低舆情风险等方面,实现预防、监测、评估、控制和解决短视频舆情风险的策略。