高校网络舆情监控系统设计与实现
这是一篇关于网络舆情,舆情监控系统,信息获取,网络爬虫,舆情分析的论文, 主要内容为随着互联网的应用日益普及化,互联网平台已经成为高校在校生发表意见、沟通交流的主要平台。大学生利用互联网形成的网络舆论群,对社会舆论的产生和传播有着越来越重要的影响,已经到了必须加强监管的地步。本文根据当前需要加强对高校网络言论进行监管的现实需求,设计了基于互联网的高校舆情分析系统,通过对网络舆论的动态监测,实现对网络舆情的有效监管和正确引导。在对互联网舆情分析系统研究开发的现状进行了分析和总结、对若干舆情分析系统的关键技术分析的基础上,针对高校互联网舆情分析系统建设的实际需求,本文开展了以下几方面的工作:1.针对高校对网络舆情的监测需求做了认真的分析,根据分析的结果,对舆情监控系统的架构进行了整体设计。具体地,按照功能需求分析结果,完成了各个模块的设计,将系统分成四大模块:采集模块、预处理模块、分析模块和管理模块。以SQLServer作为后台数据库,完成了相应的舆情信息数据库设计。2.研究并实现了舆情信息预处理、舆情分析算法,包括网页去噪、文本聚类和分类、中文分词、话题识别等。针对高校网络舆情中所表达的情感问题,构建了情感词典,研究和实现了基于情感本体的的情感倾向性判别算法。3.采用JavaEE技术实现了高校互联网舆情监测系统,实现了主要的功能,能进行基本的网络舆情监测分析。进行系统测试,测试结果表明系统达到所需的功能性要求和性能要求。本文的工作为更为复杂的高校互联网舆情分析系统建设打下了良好基础。
基于主题爬虫的食品安全网络舆情分析方法研究与监测系统开发
这是一篇关于主题爬虫,正文提取,相似度计算,热点话题提取,single-pass聚类,舆情分析的论文, 主要内容为近年来“食品安全”问题屡见不鲜,严重影响到人们的日常生活,为了能够及时的从网络新闻中发现可能会爆发的热点话题,尤其是具有负面影响的食品安全事件,帮助政府相关部门及时了解事件的发展动向和社会舆论,本文对其进行了方法研究和实现。本文的主要研究内容可以分为三个部分：主题爬虫的改进和实现、舆情分析及话题提取、食品安全舆情分析系统的开发。对于主题爬虫部分,在主题爬虫技术的基本原理和关键技术的基础上,提出了一种改进的主题爬虫方法：将传统的网页正文获取技术进行了改进,得到一种基于HTML代码解析和文字密度相结合的正文抽取方法,可以一定程度提高正文抽取的准确率；将文本相似度计算中的向量空间模型方法进行了改进,得到一种降维VSM的多参考因素的相似度计算方法,并结合网页内容与主题内容进行相似度的计算；与此同时,优化了爬虫的初始种子模块和动态阈值调整模块；对大规模URL的排序、去重和多线程也进行了相应的改进。经过对各个模块的优化,实现了-个面向特定主题的爬虫系统,通过实验对比,证明改进后的主题爬虫在效率和精确度方面都得到了较大的提高。在舆情分析及话题提取部分,通过比较几种常用聚类算法的优缺点,最终选择使用single-pass聚类算法；并对single-pass聚类算法进行了改进,将聚类过程中的簇中心向量确定方法进行了修正,得到一种基于时间参考因素的多层single-pass聚类算法；对传统的话题提取过程进行了改进,得到一种基于向量空间模型的改进single-pass聚类方法的话题提取技术。最后通过实验对比验证改进后的聚类算法以及话题提取方法的效率以及准确度都得到了一定的提高。本文最后实现了一个食品安全舆情分析系统,通过主题爬虫将互联网上的相关数据下载下来,经过相应的数据整理,使用single-pas s聚类算法进行热点话题提取,可以及时发现近期发生的食品安全热点事件。
基于神经网络的新闻舆情分析系统的设计与实现
这是一篇关于舆情分析,情感分析,注意力,句法依赖的论文, 主要内容为随着互联网的发展,越来越多的人参与到网络生活中随时随地发表自己的想法、观点和态度,目前我国的网民数量已达10亿多。网络反映现实社会的能力大大增强,网络舆情对个人乃至企业都可能造成深远的影响。网络上任何负面的报道或言论都有可能对企业的产品、声誉造成影响,甚至带来巨大的经济利益损失。目前市面上比较主流的新闻舆情分析系统是针对于篇章级的新闻进行一个整体性的正向或负向的情感分析,对于长篇新闻文本中出现的不同实体不能有对应的情感分析结果。本文针对以上背景与存在的问题,对基于实体的情感分析相关的文献进行了调研,对比了不同实现方式的优点与不足,并设计与实现了基于实体的情感分类模型SATAE-TC-LSTM,该模型在网络中引入了句法分析,并结合了注意力机制。经实验验证,该方法在实体情感分类上的准确率方面有所提高,且在中文文本的实体情感分类中效果较好,可以应用于新闻文本中基于不同实体的情感分析。本文基于上述的基于特定实体的情感分析算法,设计并实现了新闻舆情分析系统。系统基于Express、Vue、Flask框架实现了从新闻数据采集、预处理到分析、报告生成的web服务。最后对系统进行了测试,在功能性测试方面,系统满足企业用户和舆情分析人员及时获取舆情信息的功能性需求,在非功能性测试方面,系统满足了用户对于系统安全性的需求,且具有较好的可靠性、交互性。
基于主题事件的舆情分析系统的设计与实现
这是一篇关于舆情分析,主题爬虫,聚类,命名实体识别的论文, 主要内容为当前的舆情分析系统一般都是针对一个行业或整个互联网的,其研究的广度过大导致深度不足。本项课题的目的是实现一种细粒度的舆情分析系统,可以对主题事件为单位的互联网舆情信息进行深度分析。通过本课题研究成果,可以对特定事件的舆情信息进行多维度的深入的分析,可以作为政府或企业的一些决策的建议。 本文的研究方法主要是调研当前相关技术背景,分析不足并提出改善方案。在本文中对主题爬虫、命名实体识别、聚类技术和社会关系分析技术进行了重点研究。首先,通过对相关技术的研究,本文提出了基于站内搜索的分布式主题爬虫设计方案,提供了高效且易于使用的爬虫系统,该系统不再需要大量的配置种子链接,并且摒弃了传统的以链接为任务的分布式爬虫任务管理方法。然后,本文实现了基于CRF的命名实体识别算法,添加了一系列结果修正方法,可以对人名和机构名进行较高准确率的识别,并且实现了统计方法与规则词典的结合,大大提高了结果准确率。第三,本文提出了基于LDA降维的聚类分析算法,通过LDA模型进行降维可以提高程序处理效率。聚类算法中实现了改进后的K-MEANS算法,该算法降低了初始质心盲目选择带来的性能损失,可以较普通K-MEANS算法更高效的对文本信息进行聚类。最后本文实现了基于关联规则原理的社会关系分析,通过支持度和置信度两个属性对社会实体的相关度进行分析,通过该算法实现的社会实体关系挖掘模块可以较准确的识别事件相关网页中潜在的社会关系。 通过对主题事件舆情分析系统的设计与实现,本文证实了此类舆情分析系统的存在价值,即利用此类舆情分析系统可以为政府或大型企业发现人们对特定主题事件的关注程度,及事件内部存在的一些隐藏的社会关系。同时通过对各个相关技术的研究提出了一系列的完善方案,对相关领域技术的研究具有一定的参考价值。
银行业舆情数据采集与分析系统的设计与实现
这是一篇关于主题模型,情感分析,银行业,舆情分析,系统设计的论文, 主要内容为据官方统计数据所示,截至2021年底,全国范围内共计开立136.64亿个银行账户,电子支付业务笔数高达2749.69亿笔,累计金额2976.22万亿元。随着银行账户的增加及支付等业务的不断增长,银行业越来越成为国家的经济命脉与强力支柱。在网络舆情这种新型社会舆情生态环境下,银行业的舆情风险管理工作面临着极大挑战,一但掀起舆情风波,银行的信用受到冲击,后果不堪设想。轻则品牌名誉受损,重则引发金融风险。正是因为银行业缺乏能根据自身业务经营需要来进行舆情文本数据采集与分析的能力,所以文本信息的不断增长与扩散为银行业舆情数据采集与分析管理带来严峻挑战。因此,本文提出了专属银行业的舆情数据采集与分析系统的研究,设计并实现了该系统。本文立足银行业舆情数据采集与分析场景,研究的主要工作内容为:(1)调研国内外银行业舆情数据采集与分析系统的现状,对现流行的银行业舆情数据采集与分析技术进行分析,挖掘其可以改进优化以及替代的部分。提出基于窗口改进的层次狄利克雷过程采样消息传递算法和基于中心词改进的层次狄利克雷过程采样消息传递算法,在进行舆情文本主题提取时保留上下文语义与顺序的同时提升计算速度。(2)使用Scrapy爬虫框架对各大金融主流网站的舆情文本进行采集,构建本文实验的数据集以及适配银行领域专业性与特殊性的银行业专属情感词典,并结合改进的主题模型与基于情感词典以及预训练模型的情感分析算法对采集的舆情文本数据进行分析。(3)通过分析设计、开发测试,最终实现一个银行业普适的稳定的舆情数据采集与分析系统,包括数据采集、数据处理、数据加工、数据分析、信息配置等功能模块。通过本系统的建立,满足了银行业在舆情文本方面的经营管理需要,日后还将继续借力新技术推进银行业自主研发的舆情数据采集与分析系统的完善与落地,站在人工智能新时代更好地拥抱科技新力量。
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