舆情监测 平台建设方案(图文)

合集下载

网络舆情监测系统建设方案

网络舆情监测系统建设方案

网络舆情监测系统 建 设 方 案目录1 项目背景 (3)1.1 亟待解决的问题 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 方案特点 (3)2 系统介绍 (5)2.1 主要功能和服务 (5)2.2 监测目标 (5)2.3 监测方向 (6)2.4 基本效果展示 (6)2.4.1 代替人工搜集 (6)2.4.2 重要信息及时预警 (7)2.4.3 全面覆盖 (10)2.4.4 实时监测 (11)2.4.5 辅助舆情分析 (12)2.4.6 舆情应对导控 (14)2.4.7 方便舆情工作 (15)2.4.8 节省人力物力 (16)2.4.9 舆情干预处理 (16)3 实施方案 (16)3.1 方案一:购买产品自建系统 (16)3.1.1 方案概述 (16)3.1.2 网络 (17)3.1.3 系统预算 (17)3.1.4 软硬件配置 (18)3.2 方案二:按年付费租用服务 (19)3.2.1 方案概述 (19)3.2.2 系统预算 (19)3.2.3 软件配置 (19)3.3 售后服务内容 (20)3.4 人员配置 (20)3.5 建设周期 (21)4 配套的运行机制 (21)5 北京西盈信息技术有限公司介绍 ............................. 错误!未定义书签。

1 项目背景1.1 亟待解决的问题完全依靠人工来完成,人工进行目前,******的网上舆情监测和管理工作,舆情监测遇到的问题:舆情收集不全面舆情收集不及时舆情分析不准确信息利用不便利因此,经常出现涉及******相关的舆情信息已经在网上快速传播,一些非理造成了很坏的社会影响,或者通过其他部门得到性和不切实际的信息传播开来,失去了第反馈,甚至上级领导都知道了,但是负责舆情监测的人员却毫不知情,一时间获取和掌握舆情进而进行及时处理的时机。

舆情事件发生以后,也缺乏有完全靠靠人工效的舆情分析手段,无法提供定性定量的数据用于舆情分析研判。

舆情监测系统建设方案

舆情监测系统建设方案

舆情监测系统建设方案第1篇舆情监测系统建设方案一、项目背景随着互联网的普及和信息技术的飞速发展,网络舆论已成为影响社会稳定和企业形象的重要因素。

为及时掌握网络舆论动态,提升企业或政府部门应对网络舆情的能力,构建一套高效、稳定的舆情监测系统显得尤为重要。

二、建设目标1. 实现对互联网上各类舆论信息的实时监测,确保及时发现潜在风险。

2. 对监测到的舆论信息进行智能分析,提高信息处理的准确性和效率。

3. 构建完善的舆情预警机制,为决策者提供有力支持。

4. 提升企业或政府部门在应对网络舆情方面的能力和形象。

三、系统设计1. 系统架构舆情监测系统采用分布式架构,包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据展示等模块。

系统具有良好的扩展性、稳定性和安全性。

2. 数据采集(1)采集范围:覆盖国内外主流社交媒体、论坛、博客、新闻网站等。

(2)采集方式:采用深度爬虫技术,实现对目标网站的数据抓取。

(3)采集内容:包括文本、图片、视频等多种类型的数据。

3. 数据处理(1)数据清洗:对采集到的数据进行去重、过滤等处理,提高数据质量。

(2)文本挖掘:对清洗后的文本数据进行分词、词性标注、主题提取等操作。

(3)情感分析:对文本数据进行情感分析,判断舆论情绪的正负。

4. 数据存储采用分布式数据库存储采集到的数据,确保数据的安全性和稳定性。

5. 数据分析(1)趋势分析:分析舆论关注点的变化趋势,为企业或政府部门提供决策依据。

(2)热点分析:挖掘热门话题,掌握舆论风向。

(3)预警分析:根据设定的预警指标,及时发现潜在风险。

6. 数据展示四、实施策略1. 项目立项:明确项目目标、范围、预算等,确保项目顺利推进。

2. 技术选型:选择成熟、稳定的技术方案,确保系统的高效运行。

3. 团队建设:组建专业的项目团队,包括项目经理、开发人员、数据分析人员等。

4. 项目管理:采用敏捷开发模式,确保项目进度和质量。

5. 系统部署:在云平台上部署系统,确保系统的高可用性。

互联网+网络舆情大数据监测平台建设方案

互联网+网络舆情大数据监测平台建设方案
➢ 树立大舆情观念拓展服务边界 – 舆情服务机构应树立大舆情观念,使舆情服务的主体和边界“更全”。这里的 大舆情,强调大数据的关联性,横向看,将服务主体延伸至政府、企业和社会 的各领域;纵向看,将产品内容延伸至包括舆情预警到决策方案在内的各环节。
8
网络舆情现状
什么是舆情?
舆情是民众关于现实社会中各种现象、问题所 表达的政治信念、态度、意见和情绪的总和。
政府部门的关注
中央领导人高度重视网络舆情工作,多次在会上重申建设良好畅通的网络舆情环境,网络舆 情已经成为政府倾听民生民意的重要渠道,同时也是人民群众发表言论的主要平台。
舆情监测需求分析
借助互联网+与 大数据技术进 行舆情监测
01
01检测应用要求
对网络媒体反映出的舆论与民意实现全面有效 的采集、分析、研判和表达,通过有效危机预 警响应机制作出合理的引导与梳理
通用 功能
定制 功能
通用功能与定制 功能相结合,满 足多种用户需要
舆情概况
实时舆情检索
舆情情感研判
地域、媒体来源研判
实时舆情监控:分钟级全网舆情更新,第一时间掌握动态
趋势热点分析
渠道传播分析
事件分析
受众分析
网民观点分析
数据交叉分析
深度舆情分析:多维度数据分析,全方位事件分析
舆情简报 舆情预警
分析报告
互联网+网络舆情大数据监测平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. 舆情大数据平台建设 3. 舆情大数据系统展示 4. 舆情大数据系统功能 5. 舆情大数据案例分享
Part 1
建设背景和需求分析
网络舆情的概念
传播互动
事件 影响力

智慧司法-司法舆情监测系统建设方案2023

智慧司法-司法舆情监测系统建设方案2023

智慧司法司法舆情监测系统建设方案XXX科技有限公司2023年XX月XX日目录一系统概述 (3)二系统架构 (3)三系统功能 (3)3.1 首页综合功能设计 (3)3.2 舆情数据采集模块 (5)3.3 舆情信息数据仓库 (9)3.4 舆情研判分析模块 (10)3.5 舆情预警模块 (16)3.6 引导指挥模块 (17)3.7 引导考核模块 (18)3.8 系统管理模块 (20)一系统概述建设司法舆情监测系统,收集互联网上针对XX司法行政工作、领导人等的舆情,及时预警,便于司法行政部门第一时间响应,避免不利舆情持续发酵。

二系统架构整个司法舆情监测系统设计分为首页综合功能模块、舆情数据采集模块、舆情信息数据仓库、舆情研判分析模块、舆情预警模块、引导指挥模块、引导考核模块、系统管理等八个部分。

图:系统功能结构示意图三系统功能3.1首页综合功能设计系统首页提供司法相关的各重要舆情数据的展示功能以及搜索类工具,并提供个性化的界面设置,以及一些快捷功能。

(1)展示类应用司法舆情日报/周报系统根据推送的数据结果,自动展示司法敏感舆情的日报与周报。

微博司法话题热点展示互联网近期司法相关的微博司法相关话题热点信息TOP5展示。

司法热点事件展示互联网上最热的人或事件TOP5展示,了解互联网上近期司法相关最热的人和事,如在网络上引起争议的律师、案件等。

热点搜索词展示互联网上最热门搜索词TOP5展示,辅助分析近期网民的关注点。

领导人舆情排行展示近一周XXX级领导、各市局领导相关舆情的前几名,以便发现需要关注领导的舆情信息。

领导人舆情来自论坛、微博、博客及新闻。

今日舆情概况展示统计并展示事件舆情信息中预警数量TOP5的类别及各分类舆情信息数量。

舆情预警展示用户关注的分类舆情信息自定义展示;预警信息按发布时间倒排展示前10条。

个人信息报送展示今日上报给司法人员的舆情信息。

舆情推送展示TOP10展示近期敏感的舆情信息,根据XXX对于舆情的需求定制推送敏感的信息内容。

舆情大数据监测平台建设方案

舆情大数据监测平台建设方案

政府部门的关注
中央领导人高度重视网络舆情工作,多次在会上重申建设良好畅通的网络舆情环境,网络舆 情已经成为政府倾听民生民意的重要渠道,同时也是人民群众发表言论的主要平台。
网络舆情案例
1、“女子被卷入商场扶梯身亡”事件舆情分析
15年7月26日10时许,湖北荆州市安良百货商场手扶电梯上,一母亲将幼子托出,自己却 被电梯“吞没”。消防员现场破拆5小时将其救出时,已无生命迹象。 7月27日,事发商场荆州市安良百货总台工作人员以“不清楚情况”为由拒绝媒体采访,并 以“需保密”为由不提供商场相关负责人手机号码及办公电话。据澎湃新闻报道,这位母 亲带孩子上电梯前没有受到任何劝阻。 7月27日晚,荆州市“7· 26”电梯事故新闻发布会举办。荆州市安委会办公室主任、安监局 局长、事故调查组组长陈观鑫透露,事故5分钟前,该商场工作人员发现电梯盖板有松动翘 起现象,但并未采取停梯检修等应急措施。初步认定,事故属安全生产责任事故。 7月28日,国家质检总局下发《紧急通知》,要求8月10日前,各地对自动扶梯要逐台检查。 湖北省质量技术监督局官方微博@湖北质监发布消息称,要求各地暂停使用涉事公司制造 的 自动扶梯,并进行全面自查。同日,事发商场公开发布了道歉信,但家属对于道歉信的 诚意 表示质疑。 7月29日,调查报告正式形成,主要原因是电梯盖板结构设计不合理,容易导致松动和翘起, 安全防护措施考虑不足;申龙电梯股份有限公司和安良百货集团有限公司对此次事故应负 主 要责任。
27日,报道事件经过、追问责任、反思教训等成为舆论关 注核心,媒体的加入使事件影响力不断扩大,引发舆论场 里的热议高潮。当日,该事件以39万的讨论量,登上新浪 微博实时热搜榜第三位。 分析:舆论应对僵化,致使事件 热度上升。该事件中,事 发商场、地方监管部门以及涉事 电梯公司是主要的舆情应 对主体和责任主体。

舆情监测系统建设方案

舆情监测系统建设方案

突发公共事件发生前、中、后均可进行舆情监测,对网络舆情进行实时关注,及时发生社会稳定的不利因素。

常态和非常态,自动搜索关注量较大的新闻和热点,通过对新闻及相关数据的挖掘、分析,及时发现社会安全隐患,及时发出预警信号,达到早发现、早报告、早处置的目的,做好社会安定防控工作。

舆情监测系统通过对热点问题和重点领域比较集中的网站信息,如:网页、论坛、博客等进行24小时监控,随时下载最新的消息和意见。

下载后完成对数据格式的转换及元数据的标引。

对下使供自动采集网络媒体发布的网络新闻、BBS论坛信息、博客内容信息,舆情采集用户只需输入一个待采集的目标网址即可实现图文结合采集到本地。

网页采集模块在互联网上不断采集新闻信息,并对这些信息统一加工过滤、自动分类,保存新闻的标题、出处、发布时间、正文、新闻相关图片等信息,经过手工配置还可以获得本条新闻的点击次数。

以网络论坛BBS为代表的交互性网络站点,往往是一些突发事件的网络舆情爆发点。

——仅供参考1.1.2.2网络舆情热点自动发现对重要的热点新闻信息进行分析和追踪,对于突发事件引起的网络舆情,可以及时掌握舆情爆发点和事态。

系统会根据新闻文章数及文章在各大网站和社区的传播链进行自动跟踪统计,提供不同时间段(1天、3天、7天、10天)的热点新闻。

对每条热点新闻还可以查看新闻相关传播链,了解在某一时间段该热点新闻在哪些站点的传播数量。

同样也提供热点帖子、热点专题等功能。

1.1.2.3多维度关联的舆情展现自动对每天采集的海量的、无类别的舆情进行归类,把内容相近的文档归为一类,并自动为该?2?34?56播趋势。

可按日期查询热点词语。

1.1.2.5舆情专报生成根据配置的关键词信息,自动定时生成要求格式的舆情专报,提供给领导进行参考。

——仅供参考。

舆情监测服务平台建设方案

舆情监测服务平台建设方案

舆情监测服务平台建设方案方案一:舆情监测服务平台搭建一、背景和目标在信息时代,舆情监测成为了企业、政府和组织管理的重要环节。

为了提高舆情监测的效率和准确性,建设一个舆情监测服务平台是必要的。

本方案的目标是建设一个全面、高效、可靠的舆情监测服务平台,提供舆情数据收集、分析和报告等功能,帮助用户及时了解和应对舆情风险。

二、技术架构和功能模块1. 技术架构采用分布式架构,包括前端展示层、业务逻辑层、数据存储层等。

前端展示层采用Web技术,提供用户界面和数据展示功能。

业务逻辑层提供舆情数据收集、分析和报告生成等核心功能。

数据存储层采用分布式数据库,确保数据的可靠性和可扩展性。

2. 功能模块(1)舆情数据收集模块通过爬虫技术自动收集各类新闻、社交媒体、论坛等舆情数据,并进行数据清洗和处理。

(2)舆情数据分析模块利用自然语言处理和机器学习算法对舆情数据进行情感分析、关键词提取、主题挖掘等分析,帮助用户识别重要信息和舆情趋势。

(3)舆情报告生成模块根据用户需求,生成舆情分析报告,包括关键词统计、情感分布、热点话题等,以便用户及时了解舆情状况。

三、关键技术和实施步骤1. 关键技术(1)爬虫技术:利用Python等编程语言开发网络爬虫,实现自动收集舆情数据的功能。

(2)自然语言处理:利用自然语言处理技术对舆情数据进行情感分析、关键词提取等处理。

(3)机器学习算法:利用机器学习算法对舆情数据进行主题挖掘、分类等分析。

(4)分布式数据库:使用分布式数据库存储舆情数据,确保数据的可靠性和可扩展性。

2. 实施步骤(1)需求调研:了解用户需求,明确舆情监测平台的功能和性能要求。

(2)系统设计:根据需求调研结果,设计系统的技术架构和功能模块。

(3)开发实施:按照系统设计,进行开发和测试工作,确保系统的功能和性能符合需求。

(4)运维和优化:上线运行后,进行系统的监控和维护,逐步优化系统性能,提高用户体验。

四、预期效果和风险控制1. 预期效果(1)提高舆情监测的效率和准确性,提供全面、高效、可靠的舆情数据服务。

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

探索舆情大数据的深度挖掘和价值释放,通过数据挖掘和可视化技术,为客户提供更加直观、形象的舆情数据分析报告和可视化产品。
拓展个人用户市场,通过开发移动端应用、社交媒体数据集成等手段,为个人用户提供更加便捷、个性化的舆情服务和社交媒体交互体验。
THANKS
谢谢您的观看
项目意义
提高舆情监测效率
对于出现的舆情事件,能够及时发现并采取有效的应对措施,从而降低舆情对企业和政府的影响。
增强舆情应对能力
通过舆情监测和分析,可以更好地了解公众对政府工作的需求和意见,从而更好地提升社会治理水平。
提升社会治理水平
项目目标
通过数据采集、处理和分析等技术手段,实现对互联网上各种舆情的实时监测。
降低市场风险
智能舆情监测平台能够提供丰富的数据分析和挖掘服务,帮助企业了解市场需求和趋势,促进业务创新和升级。
促进业务创新
社会效益
07
结论与展望
实现了大数据舆情监测平台的基础架构搭建,包括数据采集、数据处理、数据存储和数据展示等模块的开发。
建立了完善的舆情监测指标体系,能够全面、客观地评估网络舆情的影响力和风险程度。
大数据在平台建设中的应用
利用自然语言处理技术,对大量的文本信息进行自动处理,如文本分类、信息抽取、情感分析等,帮助快速准确地把握舆情信息。
智能舆情监测技术介绍
采用智能信息检索技术,对互联网上的海量信息进行高效、准确的搜索,以便快速、准确地获取所需的舆情信息。
运用数据挖掘和机器学习技术,对舆情数据进行深入分析和挖掘,实现舆情的智能预警、预测和分析。
提升社会治理水平
02
平台建设概述
数据挖掘与分析
利用大数据挖掘技术,对海量舆情数据进行深入挖掘,发现数据背后的关联和规律,为舆情分析和决策提供支持。

互联网网络舆情大数据监测平台建设方案

互联网网络舆情大数据监测平台建设方案
合法合规
平台建设必须符合相关法律法规和政策要 求,不得从事非法或违规的信息收集和分
析活动。
全面实时
平台应具备全面实时监测的能力,能够及 时发现和捕捉到各类网络舆情信息,确保
信息的准确性和完整性。
公正客观
平台应保持中立和客观,不偏袒任何一方 ,对各类信息进行公正、客观的处理和分 析。
开放共享
平台应具备开放性和共享性,能够与其他 相关平台和系统进行数据共享和信息交流 ,提高信息利用效率和价值。
提升品牌形象
通过对网络舆情的监测和分析,了解公众对企业的评价和反馈, 及时调整策略,提升品牌形象。
平台未来展望
拓展应用领域
将平台应用于更多的领域和行业,如金融 、医疗、教育等,满足更广泛的需求。
A 智能化分析
利用人工智能和大数据分析技术, 实现更加智能化的舆情分析,提高
预警和应对效率。
B
C
D
跨界合作与创新
建设内容
数据采集系统
建设数据采集系统,实现对各类舆情数据的自动采集和定 时更新。
数据清洗系统
建设数据清洗系统,实现对采集到的数据进行清洗、去重 和格式转换等处理。
数据分析系统
建设数据分析系统,实现对采集到的数据进行深入分析和 挖掘,挖掘出有价值的信息和知识。
数据呈现系统
建设数据呈现系统,将分析结果以图表、报告等形式呈现 给用户,方便用户理解和使用。同时支持多种形式的可视 化展示,包括文字、图片、视频等。
数据处理
对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理,以备 进一步的分析和挖掘。
数据分析
使用合适的大数据分析和机器学习算法,对处理后的 数据进行深入的分析和挖掘。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式进行可视化呈现,便 于理解和决策。

舆情监测:平台建设方案(图文)

舆情监测:平台建设方案(图文)

舆情监测:平台建设方案(图文)1项目背景及建设目标1.1项目背景随着互联网技术和应用的普及和发展,新闻、论坛、博客、微博客、视频网站等舆情产生速度、传播渠道等均呈现出爆炸式快速增长的态势,据初步统计,2009年以来,互联网网上具有负面影响的舆情数量同比增长了近 2倍以上。

目前主要存在以下问题拯待解决:1)网络舆情监测导控工作几乎完全是通过人工的方式开展的,手工发现关注网站的局部性、时间上的滞后性与信息发布的随意性、随时性之间的矛盾日益严重。

2)缺乏舆情信息综合分析,导致分析关联能力不足。

例如,特定舆情事件在新闻、论坛、微博、博客等不同来源上的关联分析。

3)各分支在舆情信息的管理上缺乏统一的信息报送、舆情导控任务下发等业务流程的信息化工具支撑。

4)目前,舆情导控体系中缺乏可量化的考核数据作为各级领导年底评分的依据;在经过多次现场充分调研的基础上,提出建设舆情综合导控系统的规划,制定一个统一的元数据标准和数据交换接口规范,作为舆情分析研判和考核统计的元数据,从而对互联网上传播的舆情信息进行准确查找、归类、排重、分析、研判、导控和核查,实现对互联网上各类海量数据快速分析处理,更加准确的掌握各类舆情信息传播的数量、范围、趋势、影响等情况,最终形成一套科学、全面、高效地掌握网上舆情监测导控系统。

1.2建设目标系统建设总体实现目标是:能够全面、准确、及时的获取与“我”有关的网络信息,深层次的对互联网舆情信息进行分析和挖掘,通过统一的综合指挥系统实现舆情的及时上传和导控任务的集中下达,并从在线率、引导发帖、信息报送及任务下发等多方面综合考核,确保以互联网舆情监测小组为核心的整体监测成效。

1总体架构1.1软件架构整个系统设计分为数据采集子系统、舆情信息数据仓库、舆情研判分析子系统、引导指挥子系统、引导考核子系统几个部分。

1.1.1数据采集子系统负责对信息源头采集,采集子系统主要实现多线程、集群采集模式。

满足项目采集深度和广度要求,采集深度按照需求可采集到新闻评论、微博转发数、粉丝数以及论坛的评论树回帖数等。

社会舆情平台建设方案

社会舆情平台建设方案

社会舆情平台建设方案1、背景介绍随着社会的发展,舆情在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

在信息快速传播的时代,各种舆情事件无处不在,对社会稳定和发展带来直接影响。

因此,建设一个全面、及时、准确、稳定的社会舆情平台,对于正确引导舆论、维护良好社会风尚,有着不可估量的作用。

2、平台目标本社会舆情平台的主要目标为:1.及时、准确地发现、监测和分析各种社会舆情事件,以提供支持决策的依据;2.提供多个视角、立场不同的投票、评论、留言等互动功能,为公众提供一个自由、开放、平等、公正的言论交流平台;3.以开放、透明、责任为宗旨,对各类发布的信息进行审核、严格把控;4.以技术标准与行业规范为基础,建立完整的舆情数据体系和数据共享机制,及时为上级主管部门、社会各界提供准确的信息支持。

3、平台功能3.1 舆情监测该系统具备舆情监测与预测能力,能够通过多种方法获取全面的、有针对性的舆情信息,包括:1.媒体监测:监控新闻媒体、微信公众号、微博等网络社交平台等,实时跟踪这些渠道的各类舆情信息。

2.社交媒体监测:及时捕捉用户对特定社会事件的言论和表态,通过分析和情感极性判断舆情方向。

3.关键词监测:自定义关键词指定监测周期,避免错过关键事件的监测。

3.2 舆情分析该系统具备语义分析、情感分析、网络图谱等功能,通过对数据进行分析得出相应的结果。

3.3 舆情反馈机制该系统对于各种反馈和意见进行及时处理,录入舆情反馈信息库,提供可追溯、多维度反馈机制。

3.4 数据共享机制平台会分别向政府和媒体部门提供共享数据,对非物质损害风险进行预警、预测,并提供决策建议和风险评估。

4、平台技术实现4.1 数据采集技术平台会采用Python作为语言框架,通过web scraper技术高效爬取各种媒体和社交媒体上的舆情信息。

4.2 数据分析与挖掘技术平台会利用机器学习和自然语言处理技术进行数据分析,从中提取有用的信息,并进行归纳和分析。

4.3 数据存储技术平台将采用大数据存储技术,支持对海量数据进行高效的存储和查询,实现对舆情数据的及时和准确的查询和分析。

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

情感分析
总结词
明确舆情主题
详细描述
利用自然语言处理技术,对网络舆情进行主题分类,将相关话题归类,便于针对不同主题进行监测和分析。
主题分类
VS
预测舆情趋势
详细描述
通过大数据分析和机器学习技术,对网络舆情进行趋势预测,及时发现潜在热点话题和舆论走向,为决策提供数据支持。
总结词
趋势预测
05
平台部署与实施
软件安装
数据迁移
权限配置
如涉及数据迁移,需制定详细的数据迁移计划,并确保数据的安全性和完整性。
根据平台使用需求,配置不同用户的权限和角色,确保平台的安全性和稳定性。
03
平台部署
02
01
系统调试与优化
对平台的功能进行全面测试,确保各项功能能够正常运行。
功能测试
对平台的性能进行测试,包括数据处理速度、响应时间等指标,确保平台能够满足实际需求。
数据采集
数据清洗
主题分析
情感分析
预警通知
数据可视化
功能模块
03
数据采集与处理
通过爬虫技术收集互联网上的新闻报道、论坛讨论、社交媒体等公开信息。
公开信息
企业或组织内部的业务数据、市场调研等数据。
内部数据
购买或共享来自其他数据提供商的数据。
第三方数据
数据来源
数据处理流程
数据清洗
根据数据的内容和特点,将数据进行分类和标签化,便于后续分析和应用。
案例一:金融行业舆情监测
了解用户需求、优化产品和服务、提高品牌形象、降低舆情风险。
总结词
电商行业舆情监测有助于电商企业及时了解用户对产品和服务的评价和反馈,针对性地优化产品和服务,提高品牌形象,降低因舆情引发的风险。

网络舆情监测系统建设方案

网络舆情监测系统建设方案

网络舆情监测系统建设方案一、项目背景和概述二、系统目标1.实时监测网络舆情:通过对网络平台和社交媒体等各类网络渠道的信息进行搜集、分析和挖掘,实时监测网络舆情的涌现和发展趋势。

2.高效过滤与筛选信息:通过建立一套智能的算法和模型,对搜集到的信息进行有效的筛选和过滤,过滤掉不实、虚假和重复的信息,提高监测效率和准确性。

3.提供舆情分析报告:根据监测到的网络舆情,提供相应的舆情分析报告,对舆情的发展趋势、情绪和态度进行分析,并提供相应的决策建议。

4.支持舆情应对和危机管理:在网络舆情出现风险和危机时,及时采取相应的措施和策略进行应对和管理,减少舆情对社会稳定和公众安全的影响。

1.数据搜集和处理:建立网络搜集模块,对各类网络平台和社交媒体进行信息的搜集和抓取。

同时,通过建立数据预处理模块,对搜集到的数据进行清洗和去重,减少噪声和冗余数据的干扰。

2.数据挖掘和分析:建立舆情挖掘和分析模型,通过对搜集到的数据进行情感分析、主题挖掘、关键词提取等技术手段,提取出重要的舆情信息和观点,并对舆情的态势和情绪进行分析。

3.舆情可视化和报告生成:通过建立舆情可视化平台,将舆情数据以图表、地图等方式直观呈现,帮助用户快速了解舆情形势。

同时,建立舆情分析报告模块,根据用户需求,生成相应的舆情分析报告。

4.预警机制和危机管理:建立舆情预警系统,通过对舆情数据的监测和分析,及时发现舆情风险和危机,并提供相应的预警和应对策略,减少舆情对社会稳定的影响。

5.数据安全和隐私保护:建立数据安全和隐私保护机制,对搜集到的数据进行加密和备份,保证数据的安全性和完整性。

同时,确保用户隐私不被泄露和滥用。

四、预期成果1.系统建设成果:成功建立网络舆情监测系统,并实现数据搜集、处理、挖掘、分析、可视化和报告生成等核心功能。

2.监测效果提升:通过网络舆情监测系统的应用,能够提高舆情的监测准确性和效率,及时了解和掌握网络舆情的发展趋势。

3.决策支持:通过舆情分析报告和预警机制的应用,为决策者提供相应的舆情信息和建议,支持决策的科学性和准确性。

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案

互联网大数据智能舆情监测平台建设方案一、项目简介互联网大数据智能舆情监测平台是基于互联网大数据技术和机器学习算法,以实时采集、分析和挖掘各种网络媒体和社交媒体上用户发表的言论和观点,提供全面、准确的舆情分析和预警服务的平台。

该平台具有对舆情进行实时监测、情感分析、关键词提取、舆情预警等功能,可帮助政府和企业进行舆情管理和公关策略制定。

二、平台架构2.数据存储层:采用分布式数据库和云存储技术,将采集到的数据按照时间轴和主题进行分类存储,以便于后续分析和检索。

3.数据处理层:对采集到的数据进行清洗、去重和标注,并进行情感分析、关键词提取等处理,生成结构化数据供后续分析使用。

4.数据分析层:采用机器学习算法和自然语言处理技术,对清洗和标注后的数据进行情感分析、舆情趋势分析、关键词提取等分析。

5.可视化展示层:以图表、地图等形式,将分析结果以直观形式展示给用户,帮助用户了解舆情发展趋势、情感倾向等信息。

三、功能需求1.数据采集功能:通过爬虫程序实时采集各种网络媒体和社交媒体上的用户言论和观点,并存储在数据库中。

2.数据清洗功能:对采集到的数据进行清洗和去重,提高数据质量。

3.标注和分类功能:对采集到的数据进行情感标注和主题分类,方便后续的分析和检索。

4.情感分析功能:对采集到的数据进行情感倾向分析,得出正面、负面和中性情感占比,了解舆情的褒贬态度。

5.关键词提取功能:对舆情数据进行关键词提取,获取用户在言论中关注的重点词汇,方便用户了解舆情关注重点。

6.舆情预警功能:通过设定阈值和规则,实现对舆情的预警功能,及时提醒用户发生重大舆情事件。

7.舆情报告生成功能:根据用户需求,自动生成舆情报告,提供给用户参考和决策。

8.数据可视化功能:以图表、地图等形式将分析结果进行可视化展示,直观呈现舆情发展趋势和情感倾向。

四、技术选型1. 数据采集:使用Python的Scrapy框架进行爬虫编写,并通过代理池提高爬虫的稳定性。

舆情监控系统建设方案

舆情监控系统建设方案

舆情监控系统建设方案1. 背景介绍随着信息时代的到来,网络舆情监控成为了政府和企业重要的工作内容之一。

舆情监控系统能够帮助我们及时了解社会公众对某一事件、话题或者产品的态度和看法,从而有针对性地做出应对措施,避免危机的发生。

2. 建设目标本舆情监控系统建设方案的目标是:- 高效准确:系统能够实时监控、采集和分析网络上的舆情信息,并能够提供准确、客观的舆情分析报告和预警信息。

- 自动化操作:系统具备自动更新和运行的能力,最大限度地减少人工干预和操作的需求。

- 数据可视化:系统能够将收集到的舆情数据转化为直观的图表、报表和可视化界面,以便用户更好地理解和分析。

- 安全保密:系统应具备严格的数据安全措施,确保舆情信息的保密性和完整性。

3. 系统架构本舆情监控系统基于以下模块构建:- 数据采集模块:通过网络爬虫技术自动抓取和采集各大网络平台上的相关舆情信息。

- 数据存储模块:将采集到的舆情数据存储到数据库中,确保数据的安全性和可靠性。

- 数据分析模块:对采集到的舆情数据进行结构化处理和文本分析,提取关键信息。

- 报表生成模块:根据分析结果自动生成舆情分析报告和预警信息报表。

- 用户界面模块:提供直观友好的用户界面,方便用户进行系统操作和数据查看。

4. 实施计划本系统建设的实施计划如下:- 第一阶段(1个月):完成系统需求调研和功能设计,确定系统架构和数据库设计。

- 第二阶段(2个月):完成数据采集模块和数据存储模块的开发和测试。

- 第三阶段(2个月):完成数据分析模块和报表生成模块的开发和测试。

- 第四阶段(1个月):完成用户界面模块的开发和测试,并进行整体系统测试和优化。

5. 预期效果经过系统建设和投入运行,本舆情监控系统将达到以下预期效果:- 实时监控网络舆情,及时掌握公众情绪和舆论动向。

- 提供全面准确的舆情分析报告和预警信息,为决策者提供参考依据。

- 提高危机处理能力,及时应对负面舆情和企业危机。

政府机构政府信息公开与舆情监测系统建设方案

政府机构政府信息公开与舆情监测系统建设方案

机构信息公开与舆情监测系统建设方案第一章信息公开概述 (2)1.1 信息公开的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (2)1.2 信息公开的国内外现状 (3)1.2.1 国内现状 (3)1.2.2 国外现状 (3)第二章信息公开政策法规与标准 (3)2.1 信息公开政策法规体系 (3)2.1.1 政策法规的内涵与外延 (3)2.1.2 政策法规体系构成 (4)2.1.3 政策法规体系的实施与监督 (4)2.2 信息公开标准制定与实施 (4)2.2.1 信息公开标准制定的原则 (4)2.2.2 信息公开标准的构成 (4)2.2.3 信息公开标准的实施 (5)第三章信息公开平台建设 (5)3.1 信息公开平台架构设计 (5)3.2 信息公开平台功能模块 (5)3.3 信息公开平台技术选型 (5)第四章舆情监测系统概述 (6)4.1 舆情监测的定义与作用 (6)4.2 舆情监测系统的国内外发展 (6)第五章舆情监测系统架构设计 (7)5.1 舆情监测系统整体架构 (7)5.2 舆情监测系统模块划分 (7)第六章舆情数据采集与处理 (8)6.1 舆情数据采集方法 (8)6.1.1 网络爬虫技术 (8)6.1.2 数据源筛选与优化 (8)6.1.3 社交媒体数据采集 (9)6.2 舆情数据处理流程 (9)6.2.1 数据预处理 (9)6.2.3 数据存储与展示 (9)第七章舆情分析与预警 (10)7.1 舆情分析技术与方法 (10)7.2 舆情预警机制与策略 (10)第八章信息公开与舆情监测系统融合 (11)8.1 信息公开与舆情监测的关联性 (11)8.1.1 背景与意义 (11)8.1.2 关联性分析 (11)8.2 信息公开与舆情监测系统融合策略 (12)8.2.1 建立统一的信息资源共享平台 (12)8.2.2 完善信息公开制度 (12)8.2.3 加强舆情监测系统的建设 (12)8.2.4 建立高效的舆情应对机制 (12)第九章机构舆情应对与处置 (12)9.1 舆情应对原则与方法 (12)9.1.1 应对原则 (12)9.1.2 应对方法 (13)9.2 舆情应对案例分析 (13)第十章信息公开与舆情监测系统建设保障措施 (13)10.1 组织管理与人员培训 (14)10.1.1 建立健全组织管理体系 (14)10.1.2 人员培训与选拔 (14)10.2 技术支持与维护 (14)10.2.1 技术研发与创新 (14)10.2.2 系统维护与管理 (14)10.3 法律法规与政策保障 (14)10.3.1 完善法律法规体系 (14)10.3.2 政策支持与落实 (15)第一章信息公开概述1.1 信息公开的定义与意义1.1.1 定义信息公开,是指机构在法律规定的范围内,通过一定的程序和方式,主动或应申请公开信息的行为。

舆情监测平台建设方案

舆情监测平台建设方案

1.概述旅游舆情监测系统整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术,通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦,第一时间全面了解民意民情,第一时间发现负面环境信息。

同时,可实现旅游综合管理应用平台的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,为环境管理者全面掌握群众思想动态,做出正确舆论引导,提供分析依据。

2.架构采集层:分布式异步搞并发爬虫技术,24 小时全方位采集,重点网站添加优先采集,实现分钟级获取。

针对用户关切,准切提取文本主题和关键字,过滤无关信息和噪音信息;智能语义检索,敏感话题自动提取分析,实现信息精确推送。

根据用户的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。

3.建设内容(1)热点识别能力可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数,识别出给定时间段内的热门话题。

(2)倾向性分析与统计对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析,以提供参考分析依据。

分析的依据可根据信息的转载量、评论的回言信息、时间密集度来判别信息的发展倾向。

(3)主题跟踪主题跟踪主要是建立在倾向性与趁势分析的基础上。

指针对热点话题进行信息跟踪,并对其进行倾向性与趁势分析。

跟踪的具体内容包括:信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素。

(4)信息自动摘要功能能够根据文档内容自动抽取文档摘要信息,这些摘要能够准确代表文章内容主题和中心思想。

用户无需查看全部文章内容,通过该智能摘要即可快速了解文章大意与核心内容,提高用户信息利用效率。

而且该智能摘要可以根据用户需求调整不同长度,满足不同的需求。

主要包括文本信息摘要与网页信息摘要两个方面。

(5)趋势分析通过图表展示监控词汇和时间的分布关系以及趋势分析,包括地域信息分布。

以提供阶段性的分析。

如:信息传播的区域分布,转载量与转载网站类型等。

(6)突发事件分析互联网信息监控分析系统主要是针对突发环境事件进行监听与分析。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

舆情监测: 平台建设方案(图文)1项目背景及建设目标1.1项目背景随着互联网技术和应用的普及和发展,新闻、论坛、博客、微博客、视频网站等舆情产生速度、传播渠道等均呈现出爆炸式快速增长的态势,据初步统计,2009年以来,互联网网上具有负面影响的舆情数量同比增长了近 2倍以上。

目前主要存在以下问题拯待解决:1)网络舆情监测导控工作几乎完全是通过人工的方式开展的,手工发现关注网站的局部性、时间上的滞后性与信息发布的随意性、随时性之间的矛盾日益严重。

2)缺乏舆情信息综合分析,导致分析关联能力不足。

例如,特定舆情事件在新闻、论坛、微博、博客等不同来源上的关联分析。

3)各分支在舆情信息的管理上缺乏统一的信息报送、舆情导控任务下发等业务流程的信息化工具支撑。

4)目前,舆情导控体系中缺乏可量化的考核数据作为各级领导年底评分的依据;在经过多次现场充分调研的基础上,提出建设舆情综合导控系统的规划,制定一个统一的元数据标准和数据交换接口规范,作为舆情分析研判和考核统计的元数据,从而对互联网上传播的舆情信息进行准确查找、归类、排重、分析、研判、导控和核查,实现对互联网上各类海量数据快速分析处理,更加准确的掌握各类舆情信息传播的数量、范围、趋势、影响等情况,最终形成一套科学、全面、高效地掌握网上舆情监测导控系统。

1.2建设目标系统建设总体实现目标是:能够全面、准确、及时的获取与“我”有关的网络信息,深层次的对互联网舆情信息进行分析和挖掘,通过统一的综合指挥系统实现舆情的及时上传和导控任务的集中下达,并从在线率、引导发帖、信息报送及任务下发等多方面综合考核,确保以互联网舆情监测小组为核心的整体监测成效。

1总体架构1.1软件架构整个系统设计分为数据采集子系统、舆情信息数据仓库、舆情研判分析子系统、引导指挥子系统、引导考核子系统几个部分。

1.1.1数据采集子系统负责对信息源头采集,采集子系统主要实现多线程、集群采集模式。

满足项目采集深度和广度要求,采集深度按照需求可采集到新闻评论、微博转发数、粉丝数以及论坛的评论树回帖数等。

采集广度本系统提供通用采集配置,支持大部分新闻、论坛的采集,只需要配置URL即可实现采集。

采集性能可以灵活配置策略,分为指定调度和随机调度两个模式。

采集时效性可以定制。

1.1.2舆情信息数据仓库按照系统制定的数据规范支持外围系统数据接入,数据仓库设计分布式架构,通过集群方式扩展项目的规模。

主要分为分布式储存与全文索引、关系数据库。

同时对外提供 API访问接口。

数据入库经过数据的加工处理包括自动摘要、实体抽取、内容分类等操作为后续研判提供标准数据。

1.1.3舆情研判分析子系统侧重业务需求根据各项指标综合计算舆情热点、负面信息、专题分析等。

系统创新设计了基于多层关键字不同权重的数据推送算法实现海量数据中自动推送用户真正关心的舆情线索。

1.1.4引导指挥子系统融合舆情管控业务流程。

实现重大、敏感舆情信息的逐级上报及领导审核;可通过系统下发导控任务且短信提醒功能,确保导控任务通知及时、到位;1.1.5引导考核子系统针对任务完成情况、导控情况、信息报送及在线等进行多角度考核,对网评员工作量和工作效果提供科学评估依据。

1.2关键技术1.2.1自动摘要在舆情分析过程中,通过自动摘要简明、确切地描述聚出来话题的中心内容,摘要是以提供文献内容概括为目的,不加评论和补充解释。

基于统计的自动摘要也称为自动摘录,是将文本视为句子的线性序列,将句子视为词的线性序列。

包括以下步骤:原始文本处理:按照计算机能够识别的形式输入文本信息,比如:键盘输入、手写录入、文本扫描、图形识别、语音识别等。

词语权重计算:关键词"进行词频统计。

对原始文本信息中的"句子权重计算:根据句子中词频等信息计算句子权重。

其标准为:句子权重与句中所含"关键词"的数量成正比;文本信息中包含提示词,则提高句子权重;文本信息中特殊位置上的句子权重增加;若句子中包含废弃指示词则句子权重减小;句子长度与句子权重成反比。

文摘句提取:对原文中所有句子按权值高低降序排列,权值最高的若干句子被确定为文摘句。

文摘句输出:将所有文摘句按照它们在原文中的出现顺序输出。

1.2.2自动聚类采集回的互联网数据包罗万象,为减轻人工巡检舆情事件的负担以及撑控舆情事件的发展态势,系统定期对采集回的互联网数据进行自动聚类,形成近期互联网上最新、最热、敏感等话题。

自动聚类是基于相似性算法的自动聚类技术。

根据文本内容的相似度,将内容聚合成不同的类别,同时对每一个聚得的类别,给出精确的类别主题词,包括最热话题、最新话题、敏感话题。

主要包括以下几个步聚:特征提取。

建立聚类相似矩阵,因为相似度是定义一个聚类的基础。

用算法进行聚类。

1.2.3自动分类目前,大部分网站采用了 AJAX架构,页面代码分析无法获取网站分类信息,为了更加清楚的展示各类舆情信息,如涉警、维稳等在互联网上的分布情况,准确的分析舆情的传播范围,清晰的展现舆情信息,对互联网舆情信息进行分类就显得极为重要。

自动分类技术根据文献内容进行类别划分的功能,可以用于地域分类、涉警分类、维稳分类、治安分类等诸多应用。

可以自动地对文档进行分类,赋予文档一个预先定义的类别主题词,便于文档的组织,不需人工干预。

类分析模式共抽出了四种,以后可以通过增加、覆盖或继承来扩展:地域分析模式:地域词典分为三层,第一层是具有唯一性的词,比如在中国,深圳是唯一的一个地方;第二层是地域中的下一级地名,比如市下的区或省下的市都可以,看具体怎么布局。

第三层是地域中地名,但有可能在各个地方都存在的或该词还有可能是其它性质的词。

比如:万福佳可能是地名,也有可能是人名。

根据句中出现各层的词的情况,得分情况也不同,最后再对文档中的所有句子地域得分进行汇总。

一层词典分析模式:词典只分为一层,根据文档中出现词典中的词和词频情况进行计算相关度。

二层词典分析模式:词典分为二层,一个句子首先根据查找出现第一层的词,再根据出现第一层词的前后几个词判断是否是第二层的词,这样根据第一层的词前后识别第二层的词的情况计算该句相关度,最后对所有句子进行汇总分析得到文档相关度。

三层词典分析模式:词典分为三层,一个句子首先根据查找出现第一层的词,再根据出现第一层词的前后几个词判断是否是第二层的词,再根据第二层词的前后判断第三层的词,这样根据第一层的词前后识别第二层的词,再根据第二层词识别第三层词的情况计算该句相关度,最后对所有句子进行汇总分析得到文档相关度。

1.2.4数据推送互联网信息的传播速度快、范围广的特点,为正确引导互联网的发展,必须第一时间内将公安机关关心的涉警、涉稳、治安等舆情信息检测与预警出来,系统采用数据自动推送技术在舆情事件第一爆发点时以短信或邮件形式通知工作人员,以便进行正确引导。

数据推送分析是综合研判中的一部分,主要综合考虑两个方面:数据来源:根据数据来源的不同,各个类的相关度会根据不同阀值做调整。

相关度:地域与其它类之间的相互影响,最后得出一篇文档的相关度。

根据地域相关度的大小,对其它类的相关度根据不同阀值重新计算。

总体上通过这样的逻辑就很容易实现两种效果,一是分类,具体分什么类、类的词典等都可以通过配置实现,这样就不分受地域和类别的影响而影响源码。

二是数据推送,通过分类之后进行各个类之间的分析和研判,得到一个总的相关度,通过阀值控制是否推送,是否要这功能可以配置来实现。

1.2.5实体抽取互联网为舆情事件传播的高发载地,其中包含了很多有价值的线索信息,为有利于公安民警能快速、准确的从网页信息中获取有价值的线索信息,系统采用实体抽取技术,将页网信息人名、地名、机构名、专有名词等提取出来存入数据库中。

实体抽取任务是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等,从而提取这些实体。

主要涉及到三个方面的问题:分词的选择:是不分词还是采用自动分词系统或人工分词;领域的取舍:比如:老鹰大战雄鹿。

"老鹰"和"雄鹿"均为 NBA 队名;也可以均指动物,这就涉及到领域问题;方法的选择:在方法的选择上主要分为语言学方法和统计学方法两种;1.2.6情感倾向分析根据业务的不同,把负面范围也相应进行划分,基于这些考虑负面词典分为二层词典:主体词和负面行为词典。

只有符合这样的模式句子片段才被认为有效负面语义。

负面词典分为二层,一个句子首先根据查找出现第一层的词,再根据出现第一层词的前后几个词判断是否是第二层的词,这样根据第一层的词前后识别第二层的词的情况计算该句相关度,最后对所有句子进行汇总分析得到内容的负面性。

1.2.7相似分析相似分析原理图1.2.8分布式存储由于互联网上的数据量非常庞大,而网上信息之间关联的情况错综复杂,所以有必要将爬行到的数据存储起来再做进一步的分析以及备案,但对这些数据进行存储将是海量的。

对如此大量的数据进行高效查询就用到了全文检索技术,这里需要额外建立一个索引文件,通过空间换时间的方式来用户查询的速度。

为了应对这样的业务需求,我公司采用基于sphinx内核算法优化的全文检索技术,支持分布式的海量数据应用;基于中文分词和一元分词结合的办法在数据查准率、查全率上进行大方面的技术突破。

且支持分布式的应用部署。

1.3系统业务模型针对互联网舆情监管的业务特点,本项目提出了一个整体化的监管业务模型。

首先,在监管对象的定义方面,本项目将以如图1所示的三个监管对象为目标:以传播源头(论坛、微博等)、传播内容(舆情信息)和传播主体(网民)为监管对象,以时间为分析维度对互联网舆情的相关因素进行全方位统一的监管。

通过快速准确的定位传播源头,以及对传播内容的采集、分析、追踪,并监控传播主体的网上行为,确保传播信息的合法性从而在整个的信息传播过程中,多层次多角度的进行有效的监管,并与实际工作业务紧密结合,使整个监管平台能有效的实现“发现传播源头、追踪传播内容、监控传播主体”的职能。

互联网舆情监管对象示意图考虑到舆情的特征——本地站点或全国热门站点上首发,然后被转载到各大主流站点,企图扩大事态影响面。

系统通过监控全国热门(例如:百度贴吧、天涯论坛、凤凰论坛、腾讯论坛、网易论坛等)、本地站点来发现舆情信息,作为舆情线索。

对发现的重大、敏感舆情通过专题进一步跟踪,通过在各主流站点的站内搜索对舆情进行专项补存,从而发现有哪些站点、板块上在传播相关舆情信息,为舆情的处置提供了依据。

图 2 .2系统业务流程图舆情系统 :舆情线索发现,重大舆情补存,全局掌控舆情散布、传播及扩散态势,掌握舆情处置主动权,规避事态持续升级的被动处理局面;监控人员:结合系统辅助研判 , 上报重大舆情,执行处置任务并向领导反馈结果;市局领导:关注重大舆情,以专报为决策点,决策并下发舆情处置任务,考核监控人员。

相关文档
最新文档