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.     

基于大数据的网络舆情治理机制探究

<正>网络舆情具有线下事件线上爆、参与群体复杂、传播速度快、传播随机性强、标签化特点显著、控制难度大等特点，极大的考验着主管部门的决策能力和水平，依托大数据技术等新一代信息技术手段，在网络舆情治理中可以有效地解决舆情数据获取、网络舆情走势预测、网络舆情干预引导等方面的问题，解决政府管理部门舆情应对的能力和水平。1网络舆情治理现状随着新一代科学技术的飞速发展，以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅速与传统行业和产业融合，并以数字技术赋能传统产业转型升级的态势，深度融入并影响着经济社会发展，在传媒领域，尤其是互联网传媒领域，更是凸显出日益重要的影响。     

基于人工智能的通信网络入侵检测系统设计

通信网络入侵检测系统是抵御网络攻击行为的屏障,但由于传统的检测系统反应较慢,识别力较低,导致其误报率高,难以起到维护通信网络安全的作用,针对该问题设计基于人工智能的通信网络入侵检测系统。新增TILEGX-36众核处理器和FPGA芯片作为其硬件设计。软件设计方面,基于人工智能优化入侵系统检测算法,挖掘海量数据中的网络行为异常并进行分类,抓取其行为特征并进行判定,基于此数据处理模式设计入侵检测系统响应模块。实验结果:在本次设计的检测系统实际测试中,对于入侵行为的响应时间较传统方法提高了37.2s;对攻击行为的误报率降低了11.09%,满足检测系统的设计要求。     

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.     

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。     

广电行业网站视听节目监测系统设计

本文分析了当前广电行业网站视听节目监测面临的实际问题，结合当前先进的计算机技术，充分利用云计算、大数据、深度学习、人工智能及网络等方面的最新技术与成果，设计了一套可扩展的、一体化的智能化监测系统。系统建成后能有效提高监测工作效率，降低人工劳动强度，减少主观差错率。     

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Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法

针对网络舆情数据存在数据量大、分散度高、数据非结构化等特点,而常用的文本分类算法难以实现对网络舆情快速、准确分类的问题,因此提出一种基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法,利用Hadoop分布式存储特性和设计并行kNN的MapReduce程序来解决处理大批量数据时存在的问题.对并行kNN算法进行分类能力和分类效率进行测试验证,实验结果表明,基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法在处理大批量网络舆情数据时,能够快速、高效和准确对网络舆情数据进行分类.     

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。