浅谈大数据时代政府网络舆情管理策略

21世纪是信息技术飞速发展的时代,人们的生产生活中越发依赖信息技术,信息技术提高了生产效率、提升了生活质量,为人们带来了诸多便捷。但信息技术的运用也存在许多问题,人们对于互联网的应用越发广泛,同时也会接触多元化的信息,易受网络环境的影响,此时应发挥政府网络舆情管理的作用,减少网络舆情所带来的负面影响,保证社会发展的稳定性。文章主要针对大数据时代政府网络舆情管理的相关内容进行分析,作出了如下阐述。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

网络大数据舆情分析系统的设计与实现

大数据舆情分析监测是广电视听新媒体监管的一项重要工作。介绍了网络大数据舆情分析系统的建设目标和设计原则,在设计软件系统业务流程的基础上,提出了大数据舆情分析系统总体设计的逻辑架构,最后对舆情分析系统所应用的关键技术进行了阐述,并分析了大数据舆情分析系统所实现的主要功能。     

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。     

基于大数据的民族网络舆情分析与预测系统

随着网络信息技术的发展,使上网门槛越来越低,致使网民数量快速增加.互联网技术的发展为文化交流提供了新的渠道,加强了人与人之间的交流,但也加大了网络舆情的影响程度,对社会的安全、稳定造成了严重的影响,因此,需要发展网络舆情分析与预测系统,为网民创造良好的上网环境.     

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.     

多模态神经网络的网络舆情大数据特征识别

传统网络舆情大数据特征识别方法所构建的演化模型损失值偏高,导致识别结果属性不一致,因此提出基于多模态神经网络的网络舆情大数据特征识别方法.布设网络舆情大数据情感维度空间,在该空间中分析网络舆情在三个阶段的演化规律,以此构建网络舆情大数据演化模型.采用多模态神经网络进行模型演化结果学习,识别具有相同属性的网络舆情大数据特...     

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。     

基于社交网络平台的高教大数据舆情分析研究

高等教育舆情分析是公众对于教育问题的情绪、态度表达和行为倾向,是公众对教育权益的诉求,包含各种社会利益群体对教育问题的复杂心态。文章提出的基于社交网络平台的高教大数据舆情分析研究,通过信息技术对在线互联网中的文本、图片等数据进行语义学解析,用于理解其中的态度、意见及情绪,通过对学生情感的解读,深度挖掘情绪变化下的学生心理健康指数波动情况,构建完整的心理健康评价体系。     

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。     

新形势下地方政府网络舆情管理路径思考

互联网上由一些突发事件和敏感事件形成的网络舆情,是地方政府重要的执政资源,有利于公众更好的监督政府。地方政府应正确面对网络舆情,遵循传播规律,推进网络问政,加强网络沟通,增强服务意识,提高对网络舆情的应对与管理能力。