新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

基于用户偏好的个性化音乐推荐系统应用与研究

这是一篇关于推荐系统,数据爬取,音乐推荐,偏好模型的论文, 主要内容为随着信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。面对互联网中海量的音乐资源,人们难以快速找到与自身兴趣相符合的音乐。为使用户能够有效获取所需的音乐信息,音乐推荐系统应运而生,它的出现能够帮助用户快速地找到自己想要的音乐。这种个性化推荐服务能够为用户提供更加优秀的体验,并具有商业优势,因此音乐推荐领域也成为互联网行业中相当重要的研究方向。就音乐推荐系统而言,当用户在系统中进行一段时间的操作后,会产生大量的显式和隐式行为数据。对于音乐推荐而言,如果无法有效利用这些用户数据,将使得用户无法根据自身行为习惯找到听歌偏好类似的音乐,降低用户体验。基于以上问题,本文通过分析国内外主流音乐推荐系统,重点研究用户行为数据与数据集数据间的潜在关系与音乐推荐方法的设计,并在此基础上实现了基于用户偏好的个性化音乐推荐系统,其主要研究成果如下:1.分析主流音乐推荐算法,完成数据集构建。为找寻用户偏好模型构建方法,对主流的音乐推荐算法进行对比分析,着重对所需的数据集进行研究,结合偏好特征等多方面因素考虑,采用自行构建音乐数据集的方式,将具有音乐特征属性的网易云音乐的歌单数据作为系统数据集。首先分析网站前端数据,使用爬虫工具获取用户在互联网中创建的歌单详细数据,根据得到的结果进行数据预处理,获得的结果作为建立用户偏好模型的依据。2.对用户偏好模型、信息进行理论分析,对现有音乐推荐系统进行对比,提出了融合偏好特征与近邻用户模型的混合推荐算法。前者通过融合用户隐式数据与歌单中音乐的相似值建立用户偏好模型进行推荐,后者根据用户偏好相似性实时修改相似度阈值方式查找近邻用户,进行用户相似度计算产生推荐结果,最后将两种推荐产生的数据实行加权融合达到混合推荐的目的。结合音乐和歌单标签数据,通过用户预选标签与音乐标签间的关联关系实现对新用户的推荐。最终通过实验得出此种混合推荐方法的准确率和召回率优于传统推荐算法。3.通过结合音乐推荐系统的实际需求,在进行了系统流程分析并确定核心算法的基础上进行推荐系统的需求分析、架构设计、数据库设计以及功能模块设计,设计并实现了一个基于混合推荐算法的个性化音乐推荐系统。系统实现了数据的采集、处理与存储,用户交互等模块,使其在音乐推荐的基础上功能更加完善。

新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

食品质量追溯的知识图谱研究与应用

这是一篇关于数据爬取,知识图谱,Neo4j,查询系统的论文, 主要内容为随着互联网的迅猛发展,大数据和人工智能技术在不经意间就为我们的生活带来了许多改变,知识图谱就是这进化中的一环。知识图谱这一概念是谷歌在2012年率先提出的,主要目的是为了提升Google的搜索效果,加强智能搜索,自提出之后,知识图谱便得到的广泛的关注,很多领域通过知识图谱及其衍生技术将领域内知识体系化,直观高效,便于复用。食品和我们每个人的生活都有着非常紧密的联系。随着生活水平的逐渐提高,人们也越来越注重食品的品质质量,衡量食物品质好坏主要看食物各种营养成分的高低,互联网在这一问题上提供了足够的信息,但是这些信息纷繁复杂,并不利于研究人员处理,也不利于用户使用,如何整合这些信息并挖掘其中的关系,便成为了重中之重。知识图谱的技术恰好能解决这一问题,虽然目前知识图谱技术已经较为成熟,但是食品相关的图谱研究还存在着严重的不足。本课题旨在利用知识图谱对食品品质质量追溯进行辅助研究,建立图谱后,可为后续的食品品质质量追溯奠定基础,同时利用此知识图谱搭建食品品质质量查询系统,用户可以通过最简单的方式获取到自己最为关心的信息链。本课题包括数据获取环节、图谱构建环节以及图谱应用环节。首先搜集相关数据,利用爬虫技术进行爬取,然后按需处理掉脏数据后抽取实体转换为三元组,选择最适合此课题的知识图谱存储方案,将节点与关系一并写入Neo4j图数据库中,最后,根据研究内容加入了知识图谱的应用模块,搭建食品品质质量查询系统,根据使用者的各种筛选需求从图数据库中读取数据进行知识的可视化展示,给用户提供了一个便捷直观的食品品质质量知识图谱应用系统。

新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

基于NLP的水利舆情系统设计与实现

这是一篇关于水利舆情系统,自然语言处理,情感分析,关键词提取,数据爬取的论文, 主要内容为我国是一个水灾多发的国家,水灾的发生往往会给人们带来很多不利的影响。近年来,随着互联网的发展,人们能够越来越方便的在网络上发表和水利有关的新闻和言论,但往往有些新闻或者言论是虚假的,甚至会给社会带来负面影响。目前的舆情系统具有普适性,并没有针对特定的水利行业进行舆情分析,同时水利舆情研究主要集中在理论方面。因此,利用NLP技术中的情感分析和关键词提取监测负面新闻的传播来维护社会稳定是可行且有效的。本文针对水利新闻舆情分析中的情感分析和关键词提取进一步研究,提供更好的水利舆情监测方案。本文主要进行了以下研究:在水利舆情情感分析方面,针对BERT处理长文本直接截断丢失文本信息的问题,提出了基于完整句分割的BERT-BiLSTM新闻文本分类模型,能保证文本语义的完整性。除此之外,BiLSTM相对于LSTM兼顾了上下文信息,能提取文本中更深层次的语义信息。实验证明本论文提出的模型F1值为89.83%,相比传统的BERT-LSTM对新闻舆情识别的准确率效果更好。在水利舆情新闻关键词提取方面,TextRank算法在关键词提取时具有普适性并且没有涉及词位置信息,本论文提出了多特征融合的TextRank水利新闻关键词提取模型。针对TextRank提取关键词时的普适性,维护一份水利行业关键词词典,在词典中存在的水利关键词赋予更大的权值融合到算法中。针对词位置信息,出现在文章不同位置的关键词赋予不同的权重融合到算法中。实验证明本论文提出的算法F1值为61.09%,相比传统TextRank算法在提取水利新闻关键词时能获取到更准确的关键词。在系统设计方面使用python进行数据获取,舆情信息监测和关键词提取。将处理好的数据存到mysql数据库中,服务端使用SpringBoot框架提供舆情数据接口,前端使用React框架处理展示数据,通过多个维度的舆情数据展示实现了一个完整的水利舆情监测系统。

新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

新冠疫情舆情信息分析系统的设计与实现

这是一篇关于网络舆情,MVC架构模式,数据爬取,神经网络模型的论文, 主要内容为随着数字通信技术的发展及微博等社交媒体在人们日常生活中的深度融入,公民公共表达意愿与能力提升,人们进入“表达”的时代。舆情研究也逐渐上升到国家战略的位置,备受政府与学界的重视。传统的舆情分析系统,一方面多使用大数据计算和分析技术进行数据处理,缺乏数据广度、挖掘深度;另一方面主要集中在商用和政府治理领域,专注于科研领域的舆情分析系统较少且影响力甚微。因此,需要设计并实现一款对数据进行深度挖掘的、专注于为科研人员服务的舆情信息分析系统。新冠疫情舆情信息分析系统包括全国疫情、国内疫情走势分析、世界疫情数据一览、疫情新闻以及微博疫情舆情分析五大功能模块,依据传统的软件工程流程进行设计实现。系统的总体结构采取MVC三层架构模型,将整个系统按表现层、服务层、数据底层分开,系统的前后端分别基于Vue和Spring Boot框架进行搭建,前后端使用JSON格式数据进行交互通信,以此实现前后端的分离,使得系统拥有低耦合高内聚的特点。在数据爬取上,使用Scrapy框架,通过网络请求模块进行数据爬取,通过分析提取模块对爬取的数据进行提取,将数据进行清洗等预处理工作后转换为结构化数据,以便进行分析与挖掘。在数据分析上,使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM)神经网络模型对微博用户评论进行情感分析,判断用户评论的情感类别。在数据存储上,使用My SQL与Redis相结合的方式,以提高后台数据的响应速度。在数据展示上,系统采用ECharts插件进行数据的展示,可以给用户提供更加灵活直观的数据展示。系统开发完成后,通过对系统进行压力测试,系统功能接口的平均响应时间在1542ms左右,CPU资源平均占用率在45%左右。系统在内部测试并上线一段时间后运行平稳,系统所实现的功能基本达到了预期的要求,给用户带来了极佳的产品体验,具备极大的科研实用价值。

分布式数据采集分析系统的设计与实现

这是一篇关于数据爬取,URL构建,反爬策略,中文分词,贝叶斯决策算法的论文, 主要内容为随着互联网+时代的到来,网络数据呈现爆炸式地增长,而越来越多有价值的网络数据信息却无法被传统的搜索引擎实时获取到,例如:电商商品订单数量、商品评价信息、OTA酒店间夜信息以及微博评论信息等。而这些未被收录到传统搜索引擎的数据信息对于现代企业的投资决策以及科研机构的社会科学方向的研究却有着巨大的意义和价值。在传统搜索引擎已经无法满足现代企业、科研机构甚至个人投资者对网络数据的全面性、及时性、个性化的需求的背景下,如何高效获取互联网热点信息以及如何分析处理这些差异化、精细化的数据已成为一种迫切的需求。针对上述问题,本文设计并实现了一种分布式数据采集分析系统。该系统以虚拟化技术提供底层虚拟服务器支持,其上搭建基于Storm和Hadoop的大数据处理平台,作为数据采集分析的系统处理架构。其中,在实时分布式处理平台Storm中,设计并实现了模块化的数据采集功能单元:URL构建模块、反爬策略调度模块、数据标记与解析模块以及数据格式化模块,此功能单元为互联网数据采集处理前端;以NoSQL型数据库(HBase和Redis)作为数据库中间件,连接后端数据分析处理平台;后端数据分析处理平台Hadoop以数据库中间件为接口获取前端采集处理的数据并进行中文分词处理,然后将分词处理后的大量数据传入文本关联分析模块,通过模块内的贝叶斯决策分析算法进行统计和分析处理;最后,数据可视化平台ELK将统计和分析后的数据结果进行Web图表展示。以Storm实时流处理、数据库中间件、Hadoop批处理和ELK数据可视化结合的框架,实现兼顾实时处理和批处理的数据采集和分析处理功能,提升了分布式数据采集分析系统的兼容性、容错性和可扩展性;提高了此分布式数据采集分析系统对差异化需求的适应性。项目研究网络信息数据的产生、获取和分析处理的系统架构的设计与实现,并通过搭建测试环境对分布式数据采集分析系统进行功能和性能测试,证明系统设计合理可行,各项功能和性能均符合设计要求。