网络舆情监测系统的设计与实现

舆情监测对政府及相关部门在发现和处理社会舆论方面有重要的指导意义.介绍了舆情监测系统开发的相关技术,分析了系统的主要功能,对系统功能模块进行了设计,实现了网络舆情监测系统,并进行了系统测试.结果表明,该系统能够通过短时间的数据采集和分析,及时发现网络上存在的负面新闻.     

网络舆情监测系统的分析与设计

大数据时代下,网络舆情监测对政府合理控制舆情方向、进行舆情治理具有重要意义。网络舆情监测系统主要根据网络舆情需求,构建在.NET平台下基于EntityFramework模型的网络舆情监测系统的C/S和B/S框架体系。系统对信息采集、信息过滤、关键词挖掘、舆情主题分类等模块进行优化分析设计和实现。应用马尔可夫模型,将舆情发展态势划分为生成期、发展期、极速发展期和衰退期,通过对历史数据的计算实现了舆情的未来发展区间。     

网络舆情技术浅析

网络舆情技术分析是近几年伴随网络兴起的一个数据分析系统,各种网络舆情监测产品很多,涉及了多种技术。文章针对网络舆情系统涉及到的技术点做了基础的、系统的介绍,主要从网络舆情监测系统中最重要的两个技术点进行讨论,网络舆情的数据采集和网络舆情检索分析技术。     

建立基于Solr平台的环境污染网络舆情监测系统

本文针对网络上通过微博、论坛等网络平台发布的环境污染相关消息的高效捕获,提出建立基于Solr平台的环境污染网络舆情监测系统,重点描述了基于Solr平台实现环境污染网络舆情监测系统的主要模块,并基于实际舆情数据对系统的功能和性能进行了分析。实验结果表明本文所述系统可有效满足环保部门等对网络舆情监测的需求。     

基于Hadoop的森林公安网络舆情监测系统设计与实现北大核心CSCD

在走访调研中发现,国内森林公安应用系统中对网络舆情的收集、分析、上报工作尚处于人工方式的原始状态,导致收集效率低、分析时间长、研判准确率不高,特别是有效舆情的转化率低。为完善森林公安网络舆情监测工作机制,文章针对森林公安网络舆情监测的现实需求,设计了基于Hadoop的森林公安网络舆情监测系统,用Hadoop集群MapReduce分布式处理框架,实现森林公安网络舆情的并行爬取和分析。实践证明,基于Hadoop的森林公安网络舆情监测系统有效提高了森林公安网络舆情的收集和分析效率。     

高校网络舆情监测系统构建及应对机制研究

针对高校网络舆情监测工作的不足,结合高校舆情信息的传播特点,提出构建舆情监测系统的整体方案.在校园网内基于Nutch搜索引擎技术进行信息检索,互联网范围内采用元搜索引擎技术获取相关信息,采用关键词特征库匹配方式自动进行网络舆情监测,实现对舆情信息及时准确的发现,并探讨高校面对网络舆情在监测、分析、引导和反馈等环节的处理...     

网络舆情热点话题聚类方法研究

主流的热点追踪算法都采用文本聚类技术来实现,在处理海量网页时,很难精准聚合中心结果,离需要的热点差距太远.现有的网络舆情系统监控的范围受限于使用者给出的关键词,使系统无法监测使用者未知的突发事件.针对网络舆情发生和传播特点,改善舆情信息采集策略;网络舆情的相关页面标题文字主题鲜明,据此提出自动挖掘热点关键词并根据关键词进行话题聚类的方法;根据新闻、论坛和博客的不同特点分别设计网络舆情热点分析模型.在此基础上,设计并实现了一个网络舆情监测系统.系统实际运行表明,该方案可以及时发掘热点话题并对突发事件实时追踪监测.     

基于大数据技术网络舆情分析系统

互联网的快速发展使每位公民都能对社会热点、焦点问题发表言论，进而形成了网络舆情。而网络舆情的监测与分析越发依赖大数据分析技术系统。本文针对实时的热点话题进行舆情分析系统研究，开发出一套针对热点话题进行情感分析的舆情分析系统，该系统采用定向爬虫技术、自然语言分析处理技术、Django框架、web开发等技术。不仅可以帮助大众更好了解热点话题的舆论导向，而且能帮助相关部门检测舆情走势，控制舆情程度并给出明确的信息依据。     

基于Nutch与元搜索引擎技术的高校网络舆情监测系统研究

针对高校网络舆情监测工作的不足,结合高校舆情信息的传播特点,提出了在校园网范围内基于Nutch搜索引擎技术进行信息检索,在互联网上采用元搜索引擎技术获取相关信息的舆情监测系统构建方案。采用关键词特征库匹配方式自动进行网络舆情监测,及时准确地发现网络舆情信息;探讨了高校对于网络舆情的监测、分析、引导和反馈等环节的处理方法,从而形成完善的应对机制。     

网络舆情监控系统的设计和实现

网络舆情对政治生活秩序和社会稳定的影响与日俱增,一些重大网络舆情事件使人们开始认识到网络对社会监督发挥的巨大作用,如何实时监控舆情并及时处理尤为重要。基于此,介绍了舆情监控系统的相关技术,根据业务需求分析了系统功能模块,实现了系统设计。结果表明,该系统能有效采集、分析数据,及时发现舆情信息并实施预警。     

互联网舆情监管与应对技术探究

当前,随着互联网的技术性、自由性、互动性、普及性的发展,互联网正成为社会各种利益诉求的表达、意识形态较量的媒介,成为社会公众关注时事政治、评论时事政治的公共平台,成为快速表达民意的渠道。这就要求有关部门要对网络信息内容实施有效监管,以保证社会的安全与稳定,而要实现对海量的网上内容的有效监管,就必须得到网络舆情监管技术的支撑。文章介绍和分析了中国网络舆情发展的现状和网络内容监管技术的发展方向,对网络舆情采集与获取技术、舆情处理技术进行了集中分析。     

民航机场应急救援大数据处理平台架构研究

安全是民航领域的第一准则,随着新一代信息技术和机场行业的发展,机场运行产生的业务数据呈爆炸性增长,论文依托大数据存储和处理技术,构建机场应急救援大数据处理平台,能更有效支撑现场指挥,智能决策,遇案推演,趋势预测,舆情监控等各项救援行动需求.通过结合目前国内外民航机场应急救援领域大数据技术的应用现状,梳理机场应急救援需求...     

面向应急管理的事故和灾害网络舆情监管系统

系统基于Hadoop框架,利用MapReduce编程模型,采用K-means聚类算法,结合实际舆情处置工作流程,将舆情监测、处理、分析、上传下达等功能融为一体.面向应急管理服务,针对主要灾害及政务类网络信息开展全天候监测,第一时间获取事件与灾害"原生态"舆情数据,并实现热点话题的快速识别与跟踪处理.通过省-市-区三级用...     

水利舆情大数据监测应用研究

随着社交媒体的发展,水利网络舆情事件的发生次数呈上升趋势,监测分析难度日益加大.为解决水利网络舆情监测问题,开发建设水利舆情大数据监测分析平台十分必要.通过对基础设施、数据资源、舆情智能分析、舆情大数据可视化4个模块的构建,水利舆情大数据监测分析平台初步实现舆情大数据监测分析能力,形成较完善的水利行业舆情大数据工作机制...     

多网合一技术运用于新兴产业园区

本文针对新兴产业园区的建设和管理，提出了一种将安防监控系统、市政设施监控系统、智能交通监控系统和公共广播等系统综合为一体的网络设计方案。     

互联网舆情监测、预警和引导技术

互联网舆情作为网络空间认知域的重要研究方向,已成为影响社会持续有序发展、维护国家安全和稳定的重要因素。在对现阶段舆情信息监测技术进行深入研究的基础上,分析了国内技术水平的差距,结合互联网空间认知域的分级预警和信息引导技术,提出了一个完整的舆情管控体系,融合了舆情的监测、预警和引导手段,达到化解公共危机和挫败恐怖分子破坏社会安定的目的。     

基于Hadoop的生物质能源工程数据资源管理平台

针对我国生物质能源工程信息化程度比较低的现状,结合当今流行的大数据处理技术,基于Hadoop开源框架设计并且实现了生物质能源工程数据资源管理平台.介绍了平台的主要功能模块,包括生物质能源工程的管理、监测指标的管理、实时监测、反欺诈模型的管理、统计分析等.对平台建设中的关键技术包括数据获取、大数据存储、大数据处理、负载均衡等做了深入研究.旨在将物联网技术,互联网技术和大数据处理技术与生物质能源工程有机的结合起来,提高生物质能源工程的信息化水平,保障生产安全,优化工艺流程,实现效益最大化,为同类工程的建设提供理论和实践依据.     

水利舆情大数据分析平台设计及应用

针对水利舆情及业务工作对互联网舆情大数据的需求,研究利用大数据、自然语言处理等技术,基于多模态智能分析架构,采用知识图谱、信息萃取、价值识别等手段,开展信息价值点、敏感点、关键点、发酵点的发现及标引和提取,建设水利舆情大数据分析平台.平台运行有效地推动舆情工作及水利业务工作的融合,扩大水利舆情工作的深度和广度,验证水利业务系统利用互联网维度数据途径的可行性,打开互联网维度数据与水利业务数据叠加的发展空间,提升舆情大数据的价值密度,可为水利部门户网站、河(湖)长制管理、水资源管理、水资源大数据分析等业务系统,提供业务数据支持和分析决策支撑.     

大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

当前智能充电桩网络系统中的数据具有“大数据”的典型特征,即数据源、数据类型丰富、数据量庞大且增长迅速,而传统的数据处理技术无法有效处理这些数据,大数据技术可以很好应对此场景。大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,电网企业整体运营调度中起到非常关键的促进作用,对建立安全可靠高效的充电桩网络具有重要意义。本文初步探讨了大数据技术以在智能充电桩网络系统中的具体应用,分析了智能充电桩网络系统与大数据之间的关系,详细阐述了智能充电桩网络大数据处理平台总体架构的设计思路,并展开描述这其中所使用到的关键技术点,最后着重分析了大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,企业整体运营调度中的具体应用。大数据技术能促进充电桩网络向智能化方向发展,为建设安全高效便捷充电桩网络提供切实保障。大数据技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。