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.     

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。     

融合微博热点分析和LSTM模型的网络舆情预测方法

当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.     

基于深度学习算法的学生舆情分析系统

随着互联网技术的发展,越来越多人习惯通过网络表达看法和观点.然而网络上言论鱼龙混杂,学生作为使用网络的一个主要群体,思想还不够成熟,很容易受一些负面情绪的影响,对此,实时掌握网络舆情,有针对性地进行正确引导具有重要意义.文章提出并实现了一个基于LSTM-CNN混合模型的舆情分析系统.该系统通过网络爬虫实时获取舆情信息,通过LSTM-CNN混合模型可以实时掌握学生关注的话题和舆论热点,实时了解学生的思想动态.实验结果表明:所建立的混合模型的分类正确率较单一模型高,系统具有实时性和准确性的特点,在实际应用中有指导意义.     

基于维吾尔文的聚焦策略爬虫技术研究

随着网络资源的不断丰富,人们获取信息的途径已被网络代替。维吾尔文,在语言信息处理,WEB应用等领域有了迅速的发展。文章针对网络爬虫的工作原理以及聚焦爬虫策略进行阐述,在此基础上结合维吾尔语信息提取的相关研究,研究了维吾尔文的网络爬虫技术的结构和策略,从而为维吾尔文搜索引擎的网页数据库建设和维吾尔文网络舆情分析研究提供海量的语料。     

基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现

随着互联网的快速发展,其信息量和相关服务也随之快速增长.如何从海量的信息中快速、准确地抓取所需要的信息变得越来越重要,因此负责互联网信息收集工作的网络爬虫将面临着巨大的机遇和挑战.目前国内外一些大型搜索引擎只给用户提供不可制定的搜索服务,而单机的网络爬虫又难当重任,因此可定制性强、信息采集速度快和规模大的分布式网络爬虫便应运而生.通过对原有Scrapy框架的学习和研究,将Scrapy和Redis结合改进原有的爬虫框架,设计并实现了一个基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统,然后将从安居客、58同城、搜房等网站抓取的二手房信息存入MongoDB中,便于对数据进行进一步的处理和分析.结果表明基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统同单机网络爬虫系统相比效率更高且更稳定.     

基于搜索引擎的网络舆情监控系统设计与实现

互联网高速发展的今天,网民能方便地在网络上针对各种热点问题进行评论和发表意见,从而形成大规模的舆论效应.如何对网络舆情进行实时的监控已经成为一些部门和机构热切关注的问题.文中针对上述问题,综合搜索引擎、网络监控、页面采集、信息挖掘等热点技术,设计并实现了一种部署简单、功能完整的网络舆论自动监控与分析系统.该系统能对网络...     

RESTful Web服务和知识库协同驱动的突发事件网络舆情实时追踪

突发事件网络舆情可在第一时间反应突发事件的演变过程可为应急管理及时提供事态进展。通过分析目前突发事件网络舆情常见信息来源的种类和结构,研究了不同舆情源之间的异构性,并探讨了使用舆情源专用API和网络爬虫采集网络舆情的方法。在此基础上,协同RESTful Web服务和知识库,构建了突发事件网络舆情实时追踪平台,并针对其舆情库的构建和访问、舆情数据的实时采集以及舆情识别3个关键问题进行了研究,最终实现从互联网中自动识别并实时追踪突发事件的目标。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上,分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响;提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略;指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

整数幂的和计算中的一些规律

给出整数幂的和的另一种计算公式的方法.     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

曲面“侧”概念的“参照物”理解法

曲面“侧”是一个重要而难以理解的概念 ,本文对曲面“侧”概念的讲授方法进行了探讨 ,给出了曲面“侧”概念的“参照物”理解法 ,通过实践证明 ,效果良好。     

宏观收入分配不等性分析

宏观收入量的分配不仅反映一个国家总体消费的基础水平，而且影响到各阶层消费水平及消费方式．虽然一个国家的宏观收入量的分配不可能绝对平等，但是不等性的大小往往影响到社会和经济的发展，影响到社会的稳定．本文采用洛伦茨曲线、基尼系数来描述宏观收入的不等性，并结合实际情况对我国宏观收入的不等性进行了具体的分析．