网络舆情监控系统

最新推荐文章于 2022-11-18 16:42:30 发布
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分类专栏： 网络 文章标签： 网络安全
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博客提及网络舆情监控系统，可用于监测网络舆情。网络舆情监控在信息技术领域对掌握网络动态、保障网络安全等有重要意义。

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舆情监测
weixin_45344292的博客
09-05 1478
浅谈舆情监测 舆情监测系统的数据是经过清洗、过滤、抽取、分析和挖捆的，奥情监测系统的主要功能并不只是提供简单的舆情信息搜索，而是具有全网搜索、定向监测、自动发现，自动预警，趋势分析，自动分类等功能，具有丰富的统计结果。 而互联网搜索引擎只能提供相关的搜索服务，要靠人工主动去搜索搜索结果出于商业利益的驱动，掺杂很多的不合理的因素，准确住、可用性不强。全面性和及时性方面完全不能满足具情监控的需要。 采...
基于JavaEE的网络舆情监控系统设计
01-12
针对高校思政管理工作中较难对学生的网络舆论情况进行实时监控的问题，文中基于JavaEE技术，设计开发了一款网络舆情的实时监控系统。该系统使用网络爬虫、文本信息处理、语义分析等大数据处理技术，从而实现对学生网络舆情信息的采集、分析和处理功能。经过系统对采集到的文本进行解析后，该舆情信息分析系统可以生成分析结果报告，为管理人员提供导向决策支持。该系统的应用可实现高校对学生的网络舆论进行实时监控，从而精确分析数据且提升了工作效率。
互联网舆情监测开发平台
weixin_33845477的博客
04-22 449
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
舆情监控系统
weixin_46053064的博客
11-18 1077
网络舆情监控系统依托浏览器核心技术和文档挖掘核心技术，能在透过FTP的手动采集处理、敏感词过滤器、智能随机化进行分类、主轴检测、专题聚焦、统计预测，同时实现各机关对自己有关网络舆情安全管理的需要，最终形成舆情会议记录、舆情特别报道、预测调查报告、移动画报，为领导层更进一步掌控舆情动态，作出正确社会舆论引导，提供预测依据。舆情监控系统的自由选择能看系统讯息监控与否精确，与否积极支持订制监控文档，与否能订制监控网络平台，因为这往往关系到系统文档识别的精确度和民营企业舆情讯息搜集的精确度和有效性。
舆情监测系统功能及作用
weixin_43515605的博客
02-24 2490
舆情监测系统又名舆情监测平台，旨在为用户解决对全网新闻舆论舆情信息的监测与分析需求而生。 舆情监测系统功能 1.全网舆情自动采集 舆情监测系统可根据用户设置的监控关键词或定向网站，进行7*24小时的全网自动检索，向用户展示监控主题相关的全网信息及其分析图表，覆盖新闻媒体、社交媒体、主流门户网站、短视频、新闻客户端、论坛、博客、微信公众号等多个平台。 2.重点舆情自动识别 对于监控过程中的负面、敏感等需要重点关注的舆情信息，舆情监测系统软件可通过语义自动识别，并快速通过微信、短信、邮件或客户端的方式及时向用
网络舆情监控系统之军犬网络舆情监控系统
doodootao的专栏
03-24 2934
     目前，网络舆情正在成为政府行政部门或者企业决策的重要依据。因此新形势下，在每次突发性事件发生后，政府和企业相关职能部门如何以最快速度收集网上相关舆情信息，跟踪事态发展，及时向有关部门通报，快速应对处理等，是一个亟需解决问题。如何第一时间了解到“与我相关”的重大事件？ 如何能准确的收集到“我最需要”的舆情信息？ 如何能不留死角的在全网监控到这些舆情信息？重要的信息“不漏报”! 如何
网络舆情监测系统方案建议书.docx
10-13
网络舆情监测系统方案建议书 网络舆情监测系统是一种解决方案，旨在对互联网舆情进行实时监测和分析，以帮助企业、政府和个人更好地了解公众舆论、形势和趋势。下面是该系统的详细说明和关键技术点。 1. 互联网...
基于Java的开源免费舆情监测网络监控系统设计源码
04-09
本资源提供了一套基于Java语言编写的开源免费舆情监测网络监控系统设计源码。该项目包含了3436个JavaScript文件、352个PNG图像文件、274个CSS样式文件、272个SVG图形文件、235个Java源文件、129个HTML文件、61个JPG...
基于微格式的分布式网络舆情监测系统.pdf
08-10
基于微格式的分布式网络舆情监测系统是一种用于实时监控和分析网络上公众情绪和观点的高级技术解决方案。该系统设计的目标是解决传统集中式舆情监测系统的局限性，如误报率高和响应不及时的问题。在集中式系统中，...
网络舆情监测系统方案建议书.pdf
10-13
网络舆情监测系统是一种用于监测和分析互联网舆情的系统，它可以实时监控互联网上的舆情动态，挖掘舆情信息，并提供智能化的舆情分析和报表生成功能。下面是该系统的详细知识点： 1. 互联网舆情系统概述 互联网...
简述舆情监控系统
李玺
06-03 7051
首先我们要知道什么是舆情监控系统，这个有什么用。 网络舆情是指在互联网上流行的对社会问题不同看法的网络舆论，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。网络舆情是以网络为载体，以事件为核心，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合。 而舆情系统最主要的就是满足用户对网络舆情监测和热点时间等专题追踪等需求，尤其是在这个信息...
基于SQL Server的网络舆情监控系统设计
01-12
针对我国高职院校校园舆情高效管理的需求，文中设计了面向移动互联网环境的舆情监控系统。系统基于B/S架构，包括舆情采集、舆情智能处理等功能模块。在舆情采集模块中，为满足海量数据的场景需求，使用SQL Server设计系统数据库，存储采集的舆情数据，保证系统数据的可靠性；在舆情智能处理模块中，使用SVM算法进行网页文本特征提取，将准确率、召回率和F1指标提升3%以上。系统使用语义分析技术完成舆情的分析，情感倾向判别召回精度可达到89%，提升了高校舆情管理工作的效率，对于校园网络环境的净化具有重要意义。
基于云计算和Hadoop的网络舆情监控系统设计
01-26
针对我国大学生群体的舆情管理需求，文中设计了功能完备的舆情信息监控系统。该系统由数据采集、数据处理、话题发现、舆情分析四个模块组成。基于Hadoop技术设计了系统的数据采集和数据处理模块，架构了数据存储的Hdfs分布式文件管理体系，实现了舆情数据信息的高效存储；使用云计算中的MapReduce编程模型和语义分析算法实现了话题发现与舆情分析模块，从而完成对舆情数据信息的分析。经测试，该系统运行稳定、数据分析精准且便于部署，可以实现舆情监控管理的需求。
探索者互联网舆情监测系统 v2.0.2
12-09
探索者互联网舆情监测系统根据关键词策略对指定的网站、论坛、贴吧、微博、微信公众号文章进行扫描和源码分析，同时可抓取特征号码，并通过系统界面、邮件、短信三种模式进行
探索者互联网舆情监测系统源代码
03-18
探索者互联网舆情监测系统根据关键词策略对指定的网站、论坛、贴吧、微博、微信公众号文章进行扫描和源码分析，同时可抓取特征号码，并通过系统界面、邮件、短信三种模式进行舆情预警，并可提供多种图形化舆情分析。同时系统支持多层级部门和多用户定义，部署
谷尼国际软件－网络舆情监控分析系统
mgisikaq1的专栏
05-04 1065
　Goonie网络舆情监控分析系统是一套利用互联网搜索技术、信息智能处理技术和知识管理方法，通过对互联网海量信息自动获取、自动聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等需求，形成简报、分析报告等结果，为客户全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。 案例解析：正义网http://jc.jcrb.com/shownews1.aspx?newsid=14535（全国政法网
网络舆情监测网站
码农
04-09 7476
星星火 http://www.wildfire.asia/zh/products/social-marketing-suite.html 独到科技 http://www.doodod.com/doodod/home 微动 http://www.vdong.com.cn/login.aspx 梅花 http://www.meihua.info/adm/
MaxCompute在网络舆情监控系统中的应用
weixin_34029680的博客
07-20 182
背景介绍 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）报告显示，我国的网民规模增长迅猛，截至2016年12月，我国网民规模达7.31亿，较2015年底提升了6.52个百分点。互联网成为反映社会舆情的一个重要载体。随着以社交媒体为主的互联网应用的普及和深入，网络舆情热点层出不穷，特别是当前微博、微信、新闻客户端等新媒体发展极为迅猛，其强大的舆论号召力与传播力让任...
24小时网络测试软件有哪些,24小时监测分析的互联网舆情分析系统
weixin_30741285的博客
07-22 479
网络杂音、信息泛滥等现象的出现，促使互联网舆情的频繁突发，再加上互联网所形成的多元信息传播途径和渠道，所形成的海量信息对主流信息产生了巨大的解构效应，并对公众的判断和认识起到了巨大影响作用。所以，当前要有效做好舆情应对工作，就需先做好互联网舆情分析。由于网络舆情信息传播途径的众多，为了能够快速获取相关舆情信息，进行汇总分析，就需要借助专业的互联网舆情分析系统来解决此问题，有效提高舆情分析工作效率。...
网络舆情监测系统设计
最新发布
03-08
### 网络舆情监测系统设计方案 #### 1. 系统概述 网络舆情监测系统旨在通过收集、处理和分析社交媒体平台上的大量文本数据，识别并评估公众情绪和社会舆论的趋势。该系统能够帮助企业和政府机构及时发现潜在的社会热点事件或危机情况，并采取相应的应对措施。 #### 2. 数据采集模块 为了获取用于分析的数据源，系统需具备高效稳定的数据抓取能力。主要功能包括但不限于： - 支持多种社交平台API接口接入； - 定期更新爬虫策略以适应目标网站结构变化； - 对敏感词过滤机制进行优化，减少误报率； ```python import tweepy def fetch_tweets(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret): auth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth) tweets = [] for tweet in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q="example topic", lang="zh").items(100): tweets.append(tweet.text) return tweets ``` [^2] #### 3. 文本预处理与特征提取 针对所获得的原始文本内容，需要经过一系列清洗操作去除噪声干扰项（如HTML标签），并对有效信息做进一步加工转换成可供机器学习算法使用的向量形式表示法。 - 去除停用词表中的高频无意义词汇； - 应用分词工具对中文语料库实施切分作业； - 利用TF-IDF模型计算词语权重得分作为输入特征之一； ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, stop_words='english') X = vectorizer.fit_transform(tweets) ``` #### 4. 情感分析引擎构建 基于自然语言处理技术和深度神经网络框架开发专门面向特定领域话题的情感分类器。此部分工作涉及到训练样本标注以及选择合适的损失函数来指导参数调整过程直至收敛为止。 - 使用BERT等预训练语言模型微调得到更贴合实际应用场景的效果； - 结合注意力机制捕捉上下文关联特性从而提升预测准确性； ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification from torch.utils.data import DataLoader tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=8, shuffle=True) for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0 for step, (input_ids, attention_mask, labels) in enumerate(train_loader): outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() ``` [^1] #### 5. 可视化展示组件集成 最后，在完成上述各环节之后还需考虑如何让用户更加便捷直观地理解最终产出的结果。因此建议引入图形界面设计元素辅助呈现关键指标变动轨迹图表等形式的内容。 - 提供多样化的统计报表样式选项满足不同用户的个性化需求偏好； - 实现实时刷新功能确保最新资讯能被迅速传达给关注者群体； ![Sentiment Distribution](https://via.placeholder.com/600x400.png?text=Sentence+Distribution) ![Trend Chart](https://via.placeholder.com/600x400.png?text=Trend+Chart)
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