舆情监控系统

舆情监控系统

目录

目录

一、背景概述 (3)

二、建设必要性 (4)

三、建设目标 (5)

四、核心技术 (5)

五、系统架构 (7)

六、工作流程 (8)

七、系统功能 (8)

7.1 信息采集 (8)

7.2 信息处理 (1)

1

7.3 舆情分析 (1)

2

7.4 舆情展示 (1)

2

八、应用效果 (1)

3

九、系统配置 (1)

5

9.1 网络带宽 (1)

5

9.2 运行环境 (1)

5

网络舆情监测系统解决方案

网络舆情监测系统利用互联网信息采集技术、智能信息处理技术和全文检索技术；结合网络舆情的传播分析模型：对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、微博等网络资源进行全网监控、定向采集和智能分析，把互联网读薄，读透，提供相关舆情、负面舆情、热点信息的发现、主题事件监测、分类监测、舆情实进预警、舆情监管、统计分析、辅助决策支持等多层次，多维度的舆情信息的服务，根据用户有网络舆情监测和定向追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，从而帮助用户及时掌握舆情动向．为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持．

一、背景概述随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活．网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，涉军涉警事件更是成为部分网民炒作对象，通过这种网络来表达观占、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步．可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器．

网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过ＢＢＳ论坛、博客、新闻跟贴（回贴）、转帖等实现并加以强化．当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元．对部队来说，如何加强对涉军涉警网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护部队声誉、促进部队健康发展具有重要的现实意义．"网络舆情监控系统" 是针对在一定的社会空间内，围绕涉军涉警事件

的发生、发展和变化，民众对部队的态度天网络上表达出来意愿集合而进行的计算机监测的系统统称．

"网络舆情" 是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和．网络舆情形成迅速，对社会影响巨大，加强互联网信息监管的同时，组织力量开展信息汇集整理和分析，对于及时应对网络突发的涉军涉警事件和全面掌握社情民意很有意义．

二、建设必要性由于舆情有突发性，随机性，多样性等特点，传统舆情监控已经无法满足目前的形势需要，互联网舆情监测系统应运而生．

各单位对于突发事件，如果有工具能及时监测发现舆情信息及其根源，及时做好危机公关，做好积极的舆论引导工作，处理还处在萌芽状态的舆情，就能控制势态发展，为企业和个人减少损失，挽回无形的、有形的损失．

对于涉军涉警负面信息的监测，是舆情监测的重中之重，必须要有一个舆情发现快，信息全，信息准确，全天候自动监测系统．三、建设目标

通过对传统媒体网络版( 含中央媒体、地方媒体、市场化媒体、部分海外媒体) 、新闻网站、网络社区／论坛／ＢＢＳ／、社交网站、ＱＱ群、搜索引擎、视频网站、知道、贴吧、" 意见领袖" 的个人博客、微博等，进行多语言全年７＊２４小时监控与本单位相关的

敏感信息，特别是负面信，在第一时间将信息通知到指定责任人，主动掌握舆情进展及未来趋势，为领导决策分析做支撑，为宣传部门提供舆情检测工具．

四、核心技术

１. 垂直搜索

垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是“专、精、深”，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。

２. 元搜索

元搜索引擎( Metasearch Engine )，是一种调用其它独立搜索引擎的引擎,亦称“搜索引擎之母( The mother of searce engines) 。”在这里，“元”(Meta)为“总的”、“超越”之意，元搜索引擎就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优化利用。相对元搜索引擎，可被利用的独立搜索引擎称为“源搜索引擎”(source Engine )，或“搜索资源”(searcing resources )，整合、调用、控制和优化利用源搜索引擎的技术，称为“元搜索技术”( Meta-searching technique )，元搜索技术是元搜索引擎的核

心。

３. 中文文本挖掘中文文本挖掘是一项综合技术，涉及数据挖掘、自然语言处理、计算语言学、信息检索及分类、知识管理等多个领域．将其用天文本数据中可以发现其隐含知识，即进行知识获取．中文文本挖掘出的数据源是文本数据，可以是Web页面、文本文件、Word和Excel 文件、PDF文件等形式的电子文档．

在获取文本信息之前先对文本数据进行预处理，包括数据清洗，如去噪、去重；数据选择，即选择所需文本数据；文本切分，如中文分词、段落切分等．然后提取中文文本的特征信息，包括关键词( 高频词) 提取、术语(词组、短语)提取、基于模板的信息抽取、基于语义词典的概念转换、基于浅层句法分析的语法特征提取、基于浅层语义分析的语义特征提取、基于文本分类的文本类别信息获取等操作．４. 信息聚类

聚类是把一组样品按照相似划分为若干类别，使属于同一类别的样品之间的距离尽可能小，而不同类别样品间的距离尽可能大，按照相似性进行聚合．

贝叶斯聚类算法是一个典型的聚类式的层次聚类算法，使用后验概率作为最大化的目标函数，有非常好的聚类效果．

使用聚类分析来做网络舆情监控的专题、热点事件、重点人及重点组织的处理．通过聚类分析，把不同类型的网络信息聚合在一起，用于分析各类别的传播热度．

五、系统架构