互联网舆情监控系统的设计与实现
这是一篇关于主题爬虫,网络舆情,文本分类,舆情监控的论文, 主要内容为随着近年来互联网技术的不断发展,我国的网民人数越来越多,以网民为主体的互联网在整个社会舆论中扮演着越来越重要的角色,近五年不断出现的各种网络事件表明网络已经逐渐成为民众表达自己思想和观点的主要媒介和平台。由于网络的开放性、包容性、自由性和无源性,对于网络中发生的舆情事件,我国一直缺乏有效的监管手段,这导致近几年频频发生网络舆情事件,许多政府机构、国家事业单位、企业公司或普通个人频频被卷入其中。因此,社会各界都强烈需要有一种可靠有效的方法来实现对网络舆情的监控。 针对上述情况,本文介绍了互联网舆情监控方面的若干关键技术,然后给出了舆情监控系统的需求分析、设计方案和具体实现。 本文先着力研究和介绍了网络舆情监控中主要涉及到的有关技术,包括网络爬虫技术和主题爬虫技术及相应的搜索策略,研究了在Nutch这个开源搜索引擎框架下基于ICTCLAS4J的中文分词技术的实现方法,研究了文本分类中涉及到的特征抽取技术和文本分类器的各种分类模型,包括信息增益、X2统计与互信息等,详细介绍了TF/IDF这种典型、有效的文本特征抽取算法,概要介绍了kNN、朴素贝叶斯和Rocchio这三种应用较为广泛的文本分类器模型,比较了C/S架构和B/S架构各自的优劣特点。 然后,本文分析了一套成熟的、实用的、高效的、准确的互联网舆情监控系统的相关需求,包括系统检测范围、系统功能需求、系统业务需求、系统性能需求、前端用户界面需求、系统安全需求、数据采集需求和数据处理需求等,并且分析了不同采集对象的各自特点,包括论坛、新闻评论、博客、微博和百度贴吧。 针对上述需求,紧接着,本文给出了一个互联网舆情监控系统的概要设计方案和详细设计方案,包括,系统总体架构设计方案、系统后台架构设计方案、系统前台架构设计方案、系统生命周期设计,以及主要的几个子系统的设计方案,包括信息采集子系统、信息处理子系统、舆情告警子系统和舆情引导子系统,并给出了定向爬虫模块和自动灌水模块的详细设计方案。 最后,根据上述设计方案,本文给出了一种实现示例,详细介绍了所采用的开发平台和数据库系统,介绍了主要开发语言和主要开发工具,最后,概要展示了舆情获知、负面舆情和敏感信息的最终前台实现效果。
企业舆情监控系统的设计与实现
这是一篇关于舆情监控,话题检测,话题跟踪,新词识别,B/S架构的论文, 主要内容为互联网的发展,特别是以微博、微信为载体的两微自媒体迅速发展,对政府、企业而言,舆情监控变得尤其重要。网络舆情的传播,特别是负面新闻的传播,速度是惊人的,给当事人造成了巨大的舆论压力,使其不得不去面对和处理。近年来,因网络事件造成的企业危机、个人危机层出不穷,因此建立一个舆情监控系统是十分必要的。本文涵盖的主要内容包括以下几个方面:(1)研究课题的研究背景及意义,深入了解本课题的国内外研究现状,充分介绍阐述本课题包括爬虫技术、文本处理技术、话题发现及话题追踪等技术,为课题的下一步研究奠定坚实基础;(2)本课题立足于企业舆情监控,对企业舆情监控系统进行调研分析,在课题下一步研究具备可行性的基础上,分析课题的建设目标及主要使用者,分析系统各个功能模块及系统主要用例,并从功能性与非功能性两个角度描述系统情况;(3)系统采用B/S架构,利用MVC模型进行开发,分析设计了系统的要功能模块,包括数据采集、数据处理、舆情分析、系统应用和系统管理等,并利用类图和时序图等多种UML架构对模块进行设计,最后通过E-R图和数据库表结构的方式对系统数据库进行设计;(4)舆情监控的核心除了数据的爬取,就是自然语言的算法处理,本文重点阐述了本系统中新词识别、话题检测及话题跟踪算法的设计及实现过程,并简要描述了算法的实现效果。(5)论文最后给出了系统的开发环境及实现效果图,同时为了验证系统的有效性,从功能和性能两个角度对系统进行了测试。根据系统运行的实际效果表明,系统能够满足其余舆情监控的实际需求。利用互联网舆情监测系统了解舆论走向,有助于企业改进自身产品质量、提高服务水平、辅助决策等具有重要的作用,因此本文的研究具有重要的现实意义。
质检总局舆情监控系统中信息抽取的研究
这是一篇关于舆情监控,信息抽取,网页解析,系统管理的论文, 主要内容为本文对质检总局舆情监控系统中的信息抽取进行了设计和实现。质检总局舆情监控系统能够满足用户对舆情信息进行全面监控的需求,为用户提供智能化、个性化、多样化的舆情监控服务。论文完成的主要工作如下： (1)完成了互联网舆情信息监控系统的需求分析和总体设计,包括信息抽取层、用户层、数据库层和系统管理层。信息抽取层负责处理网页信息；用户层为用户提供各项系统服务；数据库层为存储和维护系统服务所需的数据；系统管理层负责关键词管理和网站管理。 (2)采用网页信息预处理和网页解析技术,实现了网页的信息抽取。利用HtmlParser工具和正则表达式技术,去除了网页中的冗余信息。利用正文提取算法对网页文件进行解析,从中提取出网页的标题、摘要和内容。根据网页析取出的内容以及存储在数据库中的数据提取出网页关键词和网址URL。利用JSP、Javascript和Ajax等技术实现了系统管理模块。 (3)设计了系统测试用例,完成了对系统的测试。测试结果表明,系统基本满足了用户的需求,具有良好的稳定性和实用性。 论文对舆情监控系统中的信息抽取和系统管理进行了研究,实现了网页的正文、摘要、关键词和网址的抽取以及系统管理,可为用户提供信息抽取服务,研究成果具有一定的理论意义和应用价值。
网络舆情分析与辅助决策系统设计与开发
这是一篇关于舆情监控,数据采集,数据挖掘,搜索引擎,舆情分析的论文, 主要内容为进入信息化时代,负面性的网络舆论将会对企业造成严重的影响,开展网络舆情分析,辅助企业科学决策,才能推动企业高质量发展。然而,目前国内政府、企业等舆情监测部门对信息采集的广度和深度还不够,难以满足舆情监控的需求。因此,本文利用信息采集技术、关键词识别技术、全文检索等先进技术,设计和开发了一套网络舆情分析与辅助决策系统。主要取得了以下几方面研究成果:网络舆情信息采集集合了目前主流的信息数据采集技术、云计算技术和数据挖掘技术等,对互联网上的数据及附件等相关信息进行了数据挖掘和分类采集,实现了可自动识别信息的来源、作者、发布时间、主题和内容等。通过互联网舆情数据实时、高速、巨量的处理分析方法,对采集到的数据进行自动分类、计算、自动分析其关键词和舆情级别,并实现对数据的统计和分析。在数据分析和处理上,采用关键词识别技术和文本索引分析技术,通过对web中代码的分析,取得页面中重要的数据信息和重点关键词的特征,作为下一步分析的重要数据。在对该数据进行分析后,通过实现预定好的筛选和判定规则,对数据中的有用信息和无用信息进行分类处理,对无用信息自动过滤掉;而有用的信息存入到数据库中。在对数据的处理中,就要保证数据的采集广度,即网站和论坛等信息来源的广泛性,又要保证数据的采集深度,即数据的挖掘深度和对网页的全覆盖。基于上述关键技术问题的解决,开发了网络舆情分析与辅助决策系统。通过该系统的实施,对互联网中重点的舆情风险事件的监控,并对数据的分析处理和统计分析报表的发布,实现对基于关键词的网络舆情监控和对监控数据的预警和监管。并通过对源页面和事件的关注和跟踪,对舆情信息实现重点监控和发展变化追踪,预判和自动预警。
企业舆情监控系统的设计与实现
这是一篇关于舆情监控,话题检测,话题跟踪,新词识别,B/S架构的论文, 主要内容为互联网的发展,特别是以微博、微信为载体的两微自媒体迅速发展,对政府、企业而言,舆情监控变得尤其重要。网络舆情的传播,特别是负面新闻的传播,速度是惊人的,给当事人造成了巨大的舆论压力,使其不得不去面对和处理。近年来,因网络事件造成的企业危机、个人危机层出不穷,因此建立一个舆情监控系统是十分必要的。本文涵盖的主要内容包括以下几个方面:(1)研究课题的研究背景及意义,深入了解本课题的国内外研究现状,充分介绍阐述本课题包括爬虫技术、文本处理技术、话题发现及话题追踪等技术,为课题的下一步研究奠定坚实基础;(2)本课题立足于企业舆情监控,对企业舆情监控系统进行调研分析,在课题下一步研究具备可行性的基础上,分析课题的建设目标及主要使用者,分析系统各个功能模块及系统主要用例,并从功能性与非功能性两个角度描述系统情况;(3)系统采用B/S架构,利用MVC模型进行开发,分析设计了系统的要功能模块,包括数据采集、数据处理、舆情分析、系统应用和系统管理等,并利用类图和时序图等多种UML架构对模块进行设计,最后通过E-R图和数据库表结构的方式对系统数据库进行设计;(4)舆情监控的核心除了数据的爬取,就是自然语言的算法处理,本文重点阐述了本系统中新词识别、话题检测及话题跟踪算法的设计及实现过程,并简要描述了算法的实现效果。(5)论文最后给出了系统的开发环境及实现效果图,同时为了验证系统的有效性,从功能和性能两个角度对系统进行了测试。根据系统运行的实际效果表明,系统能够满足其余舆情监控的实际需求。利用互联网舆情监测系统了解舆论走向,有助于企业改进自身产品质量、提高服务水平、辅助决策等具有重要的作用,因此本文的研究具有重要的现实意义。
企业舆情监控系统的设计与实现
这是一篇关于舆情监控,话题检测,话题跟踪,新词识别,B/S架构的论文, 主要内容为互联网的发展,特别是以微博、微信为载体的两微自媒体迅速发展,对政府、企业而言,舆情监控变得尤其重要。网络舆情的传播,特别是负面新闻的传播,速度是惊人的,给当事人造成了巨大的舆论压力,使其不得不去面对和处理。近年来,因网络事件造成的企业危机、个人危机层出不穷,因此建立一个舆情监控系统是十分必要的。本文涵盖的主要内容包括以下几个方面:(1)研究课题的研究背景及意义,深入了解本课题的国内外研究现状,充分介绍阐述本课题包括爬虫技术、文本处理技术、话题发现及话题追踪等技术,为课题的下一步研究奠定坚实基础;(2)本课题立足于企业舆情监控,对企业舆情监控系统进行调研分析,在课题下一步研究具备可行性的基础上,分析课题的建设目标及主要使用者,分析系统各个功能模块及系统主要用例,并从功能性与非功能性两个角度描述系统情况;(3)系统采用B/S架构,利用MVC模型进行开发,分析设计了系统的要功能模块,包括数据采集、数据处理、舆情分析、系统应用和系统管理等,并利用类图和时序图等多种UML架构对模块进行设计,最后通过E-R图和数据库表结构的方式对系统数据库进行设计;(4)舆情监控的核心除了数据的爬取,就是自然语言的算法处理,本文重点阐述了本系统中新词识别、话题检测及话题跟踪算法的设计及实现过程,并简要描述了算法的实现效果。(5)论文最后给出了系统的开发环境及实现效果图,同时为了验证系统的有效性,从功能和性能两个角度对系统进行了测试。根据系统运行的实际效果表明,系统能够满足其余舆情监控的实际需求。利用互联网舆情监测系统了解舆论走向,有助于企业改进自身产品质量、提高服务水平、辅助决策等具有重要的作用,因此本文的研究具有重要的现实意义。
网络舆情监控系统关键技术研究
这是一篇关于舆情监控,网络爬虫,文本分类,倾向性分析的论文, 主要内容为互联网及移动互联网的飞速发展,使得互联网成为信息传播和碰撞的一个重要媒介与平台。网络舆情作为社会舆情在网络中的延伸,能够充分并真实地反应社会中存在的各类问题。因此对网络舆情及其相关技术的研究对于了解和解决社会各类问题具有非常重要的意义。本文重点研究了舆情监控的相关技术和算法,设计了一套环保网络舆情实时监控系统。主要工作概括如下:一、介绍了环保网络舆情及舆情监控系统的相关知识及国内外的研究发展现状。二、研究了网络爬虫的相关技术,根据环保舆情信息源的特点设计了一个分布式爬虫系统,该系统利用异步非阻塞I/O技术实现并发,并针对不同的舆情源设计了不同的数据爬取策略,实现数据信息的更快更准确获取。三、研究了文本分类的关键技术,针对环保舆情对相关分类算法进行实验,并根据实验结果最终选用支持向量机算法对环保舆情文本进行分类。四、研究了观点倾向性词典构建的相关算法,设计了一种基于观点倾向性权重的特征词权重计算方法,实验证明该方法能够有效提高文本倾向性判断的性能。五、设计了一套环保网络舆情监控系统。该系统可以自动的从系统指定的数据源实时的采集和整理舆情信息,识别预定义的敏感主题相关的环保文本,做出倾向性检测、识别,并对得到的信息进行分析,将分析结果清晰的展示给用户,便于有关部门第一时间掌握舆情信息。
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