基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统设计

互联网平台、手机客户端及现场服务渠道为客户提供了极为广阔的服务体验空间,为了提升客户体验,业务受理相关的客户舆情信息对于客户服务质量监测尤为重要,设计基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统。利用数据挖掘架构,定义客户舆情数据的传输转换方式,根据信息参量自身的结构功能需求,实现客户舆情预警监控系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,对数据簇中心进行提取处理,联合完成定义的监控数据样本,计算预警复杂的分值具体数量级水平,实现系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构体系,完成基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统设计。对比实验结果表明,与入侵检测型监控系统相比,数据挖掘型监控系统能够准确获取客户舆情信息,实现对客户舆情信息的快速准确判定,为后续安排客户服务相关举措提供有力支撑。     

新时代的网络舆情监控

移动互联网技术日臻成熟,改变了人们的生活,其在人们日常生活中处于不可或缺的地位。网民的活跃度不断上升,这使网络舆情监控工作成为一件严肃的事情。当前,网络舆情监控管理工作中存在一些不足。对此,笔者提出一些建议,如建立舆情预警和信息动态发布机制,建立舆情搜集、举报、研判机制,建立和完善舆情联动机制,从业人员要钻研业务、更新知识储备。     

高校网络舆情信息管理机制的构建研究

高校网络舆情信息管理,能够及时反应出大学生的思想动态和心理诉求。并且,其真实性较高,可以说是高校思政教育的第二阵营。但是,我国高校目前对舆情信息管理机制上的工作并不十分很重视,投入力度也不够,在管理上经验不足,缺乏必要的主动性,面临着较为严峻的考验。要想做好网络舆情信息管理工作,就必须要严抓高校思想政治教育工作,有效地规避负面影响。同时,高等院校还应该主动开辟与占领网络阵地,建立舆论评论队伍,实时对网络舆情信息进行监控、采集、研判,制定相应的预警措施和快速应急预案,尽量将网络舆情可能带来的不良影响降到最低。本文现就高校网络舆情信息管理机制的构建进行简单研究,并提出了自己的观点与看法。     

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MVC模式的网络舆情管理系统的研究与应用

针对网络舆情的隐蔽性与广泛性对相关技术具有限制性的缺点,提出了一种基于MVC模式的网络舆情管理系统。该系统基于Windows平台,应用Apache服务器,采用Java开发语言,并结合AJAX技术,以实现对网络舆情的高效采集、准确监控与预警。最后对该系统进行验证,结果表明,该系统具有较强的实用性,满足了用户需求。     

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。     

基于知识图谱的舆情预警研究可视化分析

在互联网时代,做好舆情预警工作,对于推进网络空间治理体系和治理能力现代化,维护社会稳定和长治久安具有重要的现实意义。以CNKI数据库中有关舆情预警的472篇文献为样本数据,使用文献计量软件CiteSpace,从年度发文量、发文期刊、资助基金、发文作者、发文机构、被引文献、关键词共现与聚类、关键词突现等多个方面对舆情预警研究进行可视化分析,直观地展示了我国舆情预警领域的研究成果、研究热点以及研究前沿,为该领域的后续研究提供参考。     

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。     

“互联网+”背景下高校突发事件网络舆情预警机制探究

在“互联网+”背景下,高校内外问题和矛盾被激发,引发各类突发事件,经网络发酵演变成高校网络舆情。在理清高校突发事件网络舆情相关概念、传播规律的基础上,文章从系统建设、队伍培养、预案制定、经验总结等方面,提出构建科学高效的高校突发事件网络舆情预警机制的建议。     

高校学生自媒体使用现状下的网络舆情引导策略研究

当下,诸如微博、微信等自媒体已经成了高校学生获取信息、表达情绪的主要平台。自媒体时代的网络舆情有着传播迅速、参与面广、敏感性高等特点;而话语权威的消解,网络中非理性和非客观因素的存在以及舆情监管的无力使得高校舆情工作面临着新的问题和挑战。针对自媒体时代高校网络舆情特点,要积极有效地进行舆论引导就要求高校舆情管理者必须具有相应素质,高校增加舆情工作的重视程度,建立专门监管部门实时监控和科学管理。     

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。     

高校网络舆情决策支持管理平台的构建

高校网络舆情是影响大学生集体行动成效的风向标,基于热点事件的网络舆情结构特征的感知与判别将直接决定大学生集体行动发展态势,因此,为了防止舆情信息对社会造成的不良影响,对高校网络舆情进行有效监测,能够为管理人员提供决策依据,本研究拟通过构建高校网络舆情决策支持管理平台来实现保障高校正常的教学科研秩序,促进高校学生身心健康的成长。     

网络舆情事件热点发现的算法比较分析

介绍了当前网络舆情话题检测所广泛使用的算法,讨论了当前网络技术发展环境下海量网络信息对网络舆论突发事件中话题发现造成的影响。结合舆情监控系统的设计,详细阐述了热点发现的过程中几种算法的实现过程,并对几种算法进行了比较分析。     

基于社交软件的高校校园网络舆情分析

为了准确把握高校大学生群体的心理状况和行为倾向,利用社交软件针对性分析高校校园网络舆情具有重要理论意义和现实价值。首先,调研高校的校园官网、微博、QQ与微信,通过问卷、网络爬虫等手段收集大学生网络舆情数据。然后,通过数据预处理、数据挖掘来提取热词和敏感信息,对热点事件进行聚类并可视化呈现舆情分析的结果。最后,基于舆情分析结果给出引导大学生健康发展的相关建议。     

面向分层指标的网络舆情粗糙数据分析系统研究

针对目前网络舆情预警问题研究中指标体系的构建过于依赖专家经验知识这一不足之处,借助聚类技术,提出了舆情预警指标体系的层次化构建方法,根据不同层次的聚类中心点,利用舆情样本与聚类中心点的距离向量得到不同层次上的指标,并在多个层次上利用粗糙数据分析方法,实现舆情决策的生成与融合,为舆情类别的判别分析问题提供了新的技术手段。     

基于社交网络的舆情安全形势分析

社交网络在为广大网民提供自由交流的同时,也成为网络舆情的主要发源地。文中从网络舆情的产生和传播特点出发,对目前中国网络信息安全形式进行了深入分析,介绍了网络突发事件、热点事件在舆情产生中的作用,指出了正确引导舆情的策略方法。分析认为,网络舆情关系到国家安全和社会稳定,提高网络国防意识,保卫网络边疆,对网络舆情进行有效监控和正确引导刻不容缓。     

基于BP神经网络的网络舆情预警监测研究

近年来,因网络舆情引发的危机事件激增,社会的和谐与稳定受到威胁,对网络舆情的预警已是迫在眉睫。通过创建5个预警指标并对其进行量化,使信息判断更加科学、准确。网络舆情预警过程复杂且存在着不确定性和非线性,鉴于BP神经网络自学习自适应的特点及其能够充分逼近任意复杂的非线性关系,文中借助BP神经网络构建网络舆情预警模型对网络舆情进行定量预警。最后通过2016年"高考减招"等11个网络舆情事件对该模型验证了其可行性和有效性。     

基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警策略探讨

就目前的舆情预警系统来看是没有办法进行网络舆情的的,因此就将挖掘的技术充分的引入到突发的事件中,这里就包括建立舆情采集、挖掘层、分析层等基于Web挖掘突发事件网络舆情预警系统的模型,该模型在一定的程度上可以整合预警全过程中的主要功能,有利于实现突发事件等舆情的分析与处理。因此本文主要就是针对基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警策略进行分析与讨论的。     

基于微博的地震后舆情监控系统设计研究

基于微博的地震后舆情监控系统的构建,可以对地震舆情信息进行监控和管理,并对震后信息进行实时发布,并为抗震救灾工作提供重要的辅助决策支持。在满足微博功能设计的基本需求基础上,采用Web技术对地震后舆情监控系统进行设计,为系统的应用提供了重要的技术支持。本文对系统设计采用的相关技术进行了分析,在满足基于微博的地震后舆情监控系统功能应用基本需求的基础上,结合Web技术对地震舆情信息系统的结构和功能进行了设计和研究。