基于大数据技术的网络舆情感知系统的分析与实现

随着大数据技术的日趋成熟,利用大数据技术实现对海量的网络舆情数据进行采集、分析和展示,对网络舆情信息感知度得到了很大的提升,可以准确地了解网络舆情的发展态势,把握群众的情绪,对舆情事件做出高效、正确的决策。利用分布式爬虫技术来抓取数据,文本分析技术进行数据预处理和数据清洗,对数据仓库的舆情信息进行处理、分析,实现了舆情的监测、舆情的分析和舆情报告。通过大数据技术挖掘网络舆情事件,能够快速准确地感知舆情信息,可以有效提升网络舆情的管控和预防能力。     

石鼓网络舆情监控系统的设计与实现

分析了高校网络舆情监控的现状,提出了基于高校网络舆情监控系统的设计方案.该系统通过网络爬虫将相关网络新闻、博客和论坛的信息采集下来,采用关键词和敏感词匹配的方式对信息进行过滤,将用户关注的信息呈现出来,从而实现对舆情信息及时准确的发现。     

高校网络舆情监控系统的实现

立足于对高校网络这一校内主要舆论平台的监控的实际需要,结合中文信息处理领域中网络爬虫、网页除噪、特征提取、文本分类等技术,给出了一种高校网络舆情监控系统的实现方案,并通过实验验证了系统的有效性.     

面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式.     

网络舆情信息获取关键技术研究

本文讨论网络舆情的概念、特点及其信息获取技术,详细分析了网络舆情信息采集技术和信息抽取技术并提出展望。     

网络爬虫在舆情监测中的应用研究

互联网技术的迅速发展,使得其在当今社会中承载传递的信息日趋增大,在给人们的生活带来方便的同时,也给相关领域的网络舆情管理工作带来了一定压力。爬虫技术是互联网搜索引擎通过一定的指令性程序,对网页进行信息提取技术,是当前有针对性地进行舆情的基础要素。以网络爬虫技术在舆情分析中的应用为中心展开讨论,介绍了互联网舆情检索技术的基本构成,分析了爬虫技术的特点,提出了优化网络爬虫技术的相关方案,同时通过实例进行了验证,具有一定的借鉴价值。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统救火式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。厦理工e起来的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

基于Web的新闻数据可视化

对新闻数据可视化技术进行了研究,并充分整合数据挖掘、文本分析、分布式存储及可视化技术,设计实现了一个新闻数据可视化系统.它把采集到的新闻数据进行分类,并结构化存储,在WEB端为用户展示新闻数据的可视化分析成果.系统在交互式设计上提供了强大的用户界面来辅助新闻关注者对网络舆情的直观掌控,并通过对系统性能的测试,证明了系统在大量用户使用及大规模数据呈现的情况下都具有较好的性能.     

基于GIS的城市地下管网断面可视化分析

针对城市地下管线空间分布的复杂性和隐蔽性，提出了城市地下综合管线断面分析的数据结构和断面交点计算方法，研究基于向导的截面可视化生成技术，包括管线的横断面、纵断面分析以及横断面的三维空间距离量测与纵断面的水平距离量测等功能，并结合具体工程项目作了实例应用。     

基于关键词分析的网络舆情变化规律

中国的网络民意表达已经进入移动互联时代,网络舆情会经历舆论潜伏、网络围观、争辩聚合和影响消退4个阶段,变化过程中集聚效应明显.从量变到质变,网络舆情可以通过“关键词”的计算来确定网络舆情各阶段临界值.同时,根据网络舆情变化规律,可绘制出不规则锯齿型、金字塔型、冰川型3大类曲线图.因此,研究网络舆情变化规律,对于降低网络群体性事件的发生概率,维护社会稳定和政府形象,具有相当重要的现实意义.     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

网络舆情监控系统的实现方法

结合信息通信技术,使用中文信息处理和文本挖掘中的关键技术对舆情监控设计流程进行分析.通过相关功能模块建立网络舆情监控系统,实现网页信息采集和Web挖掘基础上的热点发现与跟踪.     

基于CA的网络舆论传播因素的研究

网络舆论是一种新兴的特殊的社会舆论。由于Internet是一个开放的复杂性系统,使得网络舆论传播呈现出纷繁复杂的特性。通过对元胞自动机的分析,在前人研究的基础上,联系现实社会的网络舆论传播特点,提出了一种新的网络舆论传播模型,并模拟分析了人员密度、大众媒介导向、人员移动这几个特定的因素,对网络舆论传播的影响。     

基于相对权重的网络舆情监测系统设计

针对网络舆情监测过程中,其舆情监测的精度和准确性的问题,设计了一种基于相对权重的网络舆情监测算法和系统.详细阐述了舆情监测系统组成结构,对所设计的舆情监测算法进行了重点分析,给出了舆情监测中主要的计算函数,以及舆情监测算法实现流程.最后通过测试表明,笔者设计的舆情监测系统,对事件的监测精度达到84%以上,具有较高的监测能力.     

一种基于知识技术的网络舆情内容分析系统框架

概述了网络舆情内容分析的流程以及内容分析阶段需要完成的工作,详细介绍了基于知识技术的网络舆情内容分析系统框架的构建路径,即将知识技术引入网络舆情内容的分析过程,将信息预处理、信息聚类和分类、倾向性分析等关键技术手段与知识组织、知识表示、知识获取和知识挖掘等相关成果充分融合,将本体论和语义计算等技术与舆情分析相结合,建立基于知识技术的网络舆情内容分析框架,以提高网络舆情内容分析的准确度. 实验结果表明,基于知识技术的网络舆情内容分析系统达到了理想效果.     

基于BBS的网络舆情演变和分析技术研究

在分析网络舆情基本内涵的基础上,采用生命周期方法探索了网络舆情的演变机制,并对网络舆情发展过程中所表现出的特征和规律进行了归纳和总结.在此基础上,以BBS为标的对网络舆情的分析技术进行了探究,建立了以BBS为基础的网络舆情技术分析模型,通过BBS舆情热点事件实验,验证了网络舆情的演变机制,揭示了网络舆情的内在衍生规律.     

基于GIS的三维地形可视化方法的研究

随着GIS应用的不断深入,以二维方式处理三维地形空间数据已不能满足实际应用的需求．用户需要三维可视化、动态交互地分析、处理、显示多种地理相关数据。同时,随着计算机图形技术的发展,三维仿真逐渐完善,三维表示的地形较之平面地图有更多的优越性．体现了地形三维化的趋势。     

基于八叉树的点云数据的组织与可视化

三维激光扫描获取了大量的点云数据,数据的组织直接影响点云数据的操作速度.采用数据库管理点云数据,对点云数据采用八叉树数据模型进行组织,建立空间索引,对点云数据进行分块提取,实现点云数据的检索以及可视化.