舆情监测系统介绍
网络舆情监测与预警系统设计及应用
网络舆情监测与预警系统设计及应用随着互联网的快速发展，大量的信息涌入人们的视野，其中包含了各种各样的社会舆情信息。
舆情是指公众集体表达的情绪、态度、看法、观点等社会心理现象，是自由和公正的社会所必须的，但也不可避免地会带来一些负面影响，而网络舆情则更加快速和复杂。
针对网络舆情这种新兴的情况，有一种被称为网络舆情监测及预警系统的技术应运而生。
这种系统通常包括了情感分析、数据挖掘、大数据处理、可视化分析等方面的技术，可以帮助人们在第一时间内获得舆情信息，并及时地对其进行处理和应对。
设计和应用这种系统，不仅可以提升公众对社会新闻的了解度和参与度，还可以为政府和企业决策者提供更加准确、全面的信息基础。
首先是情感分析技术。
舆情监测及预警系统需要对舆情信息进行分析和评价，情感分析技术可以将文本数据的情感分类为正面、中性和负面，同时还可以分析出情感的强度和趋势。
在使用情感分析技术时，主要可以从两个维度进行分析：情感分类和情感强度。
情感分类就是把信息进行正面、中性、负面这三个类别的分类，而情感强度的分析就是对这些分类进行话题化处理，以纵向查看变化趋势。
其次是数据挖掘技术。
进行数据挖掘就是从大量的数据中提取有用的信息，以便进一步分析和应用。
舆情数据中含有大量的细节信息以及相关的因素，使用数据挖掘技术可以更为深入地研究这些信息。
通过数据挖掘技术，舆情监测及预警系统可以将海量舆情数据通过自动分类、关联分析、模型求解等方式加以处理，以协助人们更好地掌握现实舆情。
接着是大数据处理技术。
在舆情监测及预警系统中，数据量通常是巨大的，大数据技术可以帮助系统处理这些数据。
在管理和分析舆情数据时，大数据处理软件可以通过分布式存储和处理来支持系统性能，同时使用支持即时处理的算法进行数据分析，以便快速获取有用的舆情信息。
最后是可视化分析技术。
可视化分析是将复杂的数据转化为图形化数据显示，使数据更具有可读性和可视化效果。
可视化技术在舆情监测及预警系统中也可以使用，通过技术手段将分析结果可视化，可以帮助我们更好地把握和理解舆情。
国内付费网络舆情监测系统
国内付费网络舆情监测系统1. 简介随着互联网的普及和发展，网络舆情对于企业、政府和个人的影响越来越大。
面对庞大的网络信息海量，如何高效地监测和分析网络舆情成为了一个重要的课题。
国内付费网络舆情监测系统应运而生，为用户提供了一种系统化、精准的网络舆情监测解决方案。
2. 功能特点2.1 舆情监测国内付费网络舆情监测系统可以帮助用户实时监测网络舆情动态。
通过自动化的网络爬虫技术，系统能够从多个网络平台、社交媒体等渠道采集用户关心的关键词和话题，并进行实时分析和整理。
用户可以通过系统提供的搜索功能，快速找到和自己关注的话题相关的舆情信息。
2.2 舆情分析国内付费网络舆情监测系统具备强大的数据分析能力。
系统可以对采集到的舆情数据进行情感分析、关键词提取、趋势分析等多维度分析。
通过可视化的图表和报告，用户可以清晰地了解舆情的态势和变化趋势，提前预警和应对突发事件。
2.3 资讯推送国内付费网络舆情监测系统可以根据用户的需求，定制化地向用户推送相关的舆情资讯。
用户可以设置关注的关键词、区域、行业等参数，系统会根据用户设置的条件进行筛选和过滤，将最相关的舆情信息及时推送给用户。
这样，用户可以及时了解到相关的舆情动态，及时调整和应对。
2.4 用户管理国内付费网络舆情监测系统具备完善的用户管理功能。
系统可以支持多用户同时登录和使用，管理员可以对用户进行权限管理和数据访问控制。
同时，系统还可以对用户的使用情况进行统计和分析，为用户提供定制化的服务和建议。
3. 使用场景3.1 企业舆情监测国内付费网络舆情监测系统可以帮助企业了解自身产品和品牌在网络上的声誉和影响力，及时掌握用户反馈和舆论动态，为企业决策提供参考。
同时，系统还可以对竞争对手的舆情进行监测和分析，为企业提供竞争情报和分析报告。
3.2 政府舆情监测国内付费网络舆情监测系统可以帮助政府部门了解公众对政府政策的反馈和舆论动态。
通过实时监测和分析网络舆情，政府可以及时调整政策，回应社会关切，提升政府形象和公信力。
舆情监测系统说明书
舆情监测系统说明书一、简介:金石舆情监测ACCESS版是一款绿色免安装的单机版软件～通过关键词监测包含各大新闻门户网站、论坛、贴吧、博客、微博、微信、文档、视频等内容。
您还可以自定义网站采集监测。
系统具有类同信息分析、追踪信息源头、制作舆情专题报告的功能。
系统能自动预警～自动生成舆情报告。
本软件以微软ACCESS数据库作为数据平台～方便携带～迁移。
二、系统功能(一)、系统设置系统设置为对软件的采集、显示、分析等信息进行个性化设置～以达到最佳效果～点击工具栏中的[系统设置]按钮进去后～界面如下图:系统设置界面提供了三个选项卡～分别为“采集选项”、“舆情观察选项”、“舆情分析选项”。
系统设置中的采集选项是为对软件的采集行为进行个性化定制～点击工具栏中的[系统设置]按钮进去后～, 1.采集范围:其中新闻是必选～不可取消～博客、论坛、贴吧、微博、文档、视频可视情况选择。
, 2.信息时效:设置为10天时～软件将只采集最近10天内发布的有效资讯～并在每一次启动时自动删除超过10天的资讯。
, 3.关键词匹配方式:可选“精准匹配”和“模糊匹配”～精准匹配要求采集的资讯必须包含完整的关键词～而模糊匹配则允许采集只包含部分关键词信息的资讯。
为了避免采集到无关的信息～以设为精准匹配比较合适。
, 4.关键词匹配范围:可选“全文匹配”和“标题匹配”。
, 5.允许保留本地快照:如果需要将采集到的资讯全文内容保存在本机数据库内～则选中该选项。
由于ACCESS数据库的特点～数据库文件news.mdb会增长较快。
如果不保留本地快照内容～则查看资讯详情时不提供“快照”链接～只能点击打开网络上的具体网页查看。
, 6.使用代理服务器:软件允许您使用代理服务器访问网络～但您的代理服务器必须是确保可用的～可以匿名访问的～否则软件将不能采集网络信息。
系统设置中的舆情观察选项是为对软件的舆情阅读主界面进行个性化定制～点击工具栏中的[系统设置]按钮进去后～点击[舆情观察选项]选项卡。
舆情监控系统介绍
舆情监控系统介绍在当今信息爆炸的时代，舆情监控系统已经成为企业、政府、社会组织等各类机构不可或缺的工具。
它能够帮助这些机构及时了解公众对其的看法、态度和情绪，从而有效地应对可能出现的危机，制定更加合理的决策，提升自身的形象和声誉。
那么，舆情监控系统到底是什么？它又是如何工作的呢？接下来，让我们一起深入了解一下。
舆情监控系统，简单来说，就是一套能够对网络上的舆情信息进行收集、分析、处理和展示的软件系统。
它利用先进的技术手段，如网络爬虫、自然语言处理、数据挖掘等，从海量的网络数据中筛选出与监控对象相关的信息，并对这些信息进行深入的分析和挖掘，为用户提供有价值的情报和决策支持。
舆情监控系统的工作流程通常包括以下几个步骤：首先是数据采集。
系统会通过网络爬虫技术，自动地在互联网上搜索与监控对象相关的网页、新闻、论坛、博客、社交媒体等信息源，并将这些信息抓取回来。
网络爬虫就像是一个不知疲倦的小机器人，它会按照预设的规则和算法，在网络的海洋中穿梭，寻找有价值的信息。
然后是数据预处理。
采集回来的数据往往是杂乱无章的，包含了大量的噪声和无关信息。
因此，需要对这些数据进行清洗、去重、分类等预处理操作，将其转化为可分析的结构化数据。
接下来是数据分析。
这是舆情监控系统的核心环节。
系统会运用自然语言处理技术，对预处理后的数据进行情感分析、关键词提取、主题分类、热度评估等操作，以揭示舆情的趋势、热点和情感倾向。
比如，通过分析网友的评论和留言，判断他们对某一事件是支持还是反对，是积极还是消极。
最后是结果展示。
系统会将分析结果以直观、清晰的方式展示给用户，如报表、图表、地图等，帮助用户快速了解舆情的态势和发展趋势。
用户可以根据这些结果，及时采取相应的措施，如发布声明、开展公关活动等。
舆情监控系统具有很多强大的功能，下面我们来具体了解一下。
实时监测功能是舆情监控系统的基础。
它能够让用户实时掌握舆情的动态，第一时间发现与自己相关的舆情信息。
网络舆情监测管理系统的架构与应用
网络舆情监测管理系统的架构与应用网络舆情监测管理系统的架构与应用一、引言随着互联网的迅猛发展，网络舆情监测和管理已成为政府、企业和个人必不可少的工作之一。
网络舆情监测管理系统是一种以大数据技术为基础，对网络信息进行实时监测、智能分析和舆情预警的系统。
本文旨在探讨网络舆情监测管理系统的架构及其应用。
二、网络舆情监测管理系统的架构网络舆情监测管理系统主要包含以下几个组成部分：1. 数据采集模块：该模块通过网络爬虫技术，实时抓取各类网络信息，包括新闻媒体、社交媒体、微博博客等。
数据采集模块要具备高效、准确的数据抓取能力，实时更新数据。
2. 数据存储模块：该模块用于存储采集到的原始数据，并建立数据仓库。
数据存储模块要支持大规模数据存储和高性能查询，能够满足系统对数据的快速访问需求。
3. 数据处理模块：该模块基于大数据分析技术，对采集到的数据进行处理和分析。
其中包括数据清洗、数据挖掘、情感分析、主题分类等子模块。
数据处理模块要具备高效的数据处理能力，能够从海量数据中提取有价值的信息。
4. 可视化展示模块：该模块将处理后的数据通过图表、报表等形式进行可视化展示。
可视化展示模块要提供丰富的图表类型和交互功能，方便用户了解舆情信息。
5. 舆情预警模块：该模块基于数据分析结果，对网络舆情进行实时监测和预警。
舆情预警模块要具备准确的舆情预警能力，能够及时发现和提醒用户关注的重点舆情。
三、网络舆情监测管理系统的应用1. 政府舆情监测：政府可以利用网络舆情监测管理系统，实时了解社会民意和舆论动向，为政府决策提供参考。
同时，政府还可以通过网络舆情监测管理系统，发现并及时应对各类网络谣言和不良信息，维护社会稳定。
2. 企业舆情监测：企业可以利用网络舆情监测管理系统，了解自身品牌声誉和产品口碑，在发现负面舆情时采取相应措施，保护企业形象。
此外，企业还可以通过网络舆情监测管理系统，了解竞争对手的动态，为市场竞争提供参考。
3. 个人舆情监测：个人可以利用网络舆情监测管理系统，了解自己在网络上的口碑和形象。
舆情监测系统介绍PPT课件
同时拥有系统集成一级、ISO9001、
CMMI3级、国家规划布局内的重点 软件企业
2013年被认定为国家规划布局内的重点软件企业.
2012年被认定为省级云计算软件研发应用中心.
2011年荣获中国软件服务业企业信用评价3A级
2010年中国电子信息行业优秀创新企业
2009年3月获得甘肃省高新技术企业认定证书
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8
第二部分 摘要
如何科学部署实施舆情监测系统
✓ 正确认识网络舆情监测系统 ✓ 舆情监测系统应该具备的主要功能 ✓ 运行环境
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舆情监测系统的应用成果
预警：一网打尽、一目了然 分析：定性定量的统计数据
管理：自动报告、舆情导控…
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舆情监测系统运行环境
云+端
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第三部分 摘要
网络舆情监测系统的功能
系统 集成
•独特、完善的项目管理体系和优秀的技术团队
•在诸多大型工程项目中担任总集成商角色
互联网 运营
•拥有互联网用户超过500万 分别是电脑保姆、智慧校园、
增值业务、NMA、等产品 •自主研发的移动互联网产品在
全国近二十个省份成功应用
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业务发展
公司近年来一直致力于党政军、企业、公共事业等多行业的研究和项目实施工作,业务遍布全国二十多省份， 为推动各行业的信息化进程做出了突出贡献
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医卫行业
公司是中国电信医卫行业信息化应用兰州基地 运营单位，同时是甘肃电信政企客户事业部医 卫行业营销服务中心，通过预约挂号、区域卫 生、基层医疗信息化、应急指挥、移动医疗等 解决方案，持续服务于医疗卫生领域信息化， 取得了丰硕的成果
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万维4星级-IDC机房
目前国内十大网络舆情监测系统
目前国内十大网络舆情监测系统随着网络舆情的重要性越来越凸显，政府和企业对舆情监测的需求不断上升，这推动了舆情监测市场进入高速成长期。
看到这块不断做大的蛋糕，大批投机者纷纷进入舆情监测市场。
由于由于网页信息采集需要相应的高难技术支撑，很多舆情软件产品无法给用户带来有效的监测效果。
反而是长期以来行业处在技术滞后、市场竞争激烈、良莠混杂的状况。
在此，本着为大家服务的目的，根据一定的信息汇总，列出当前舆情监测市场十大舆情监测系统，排名不分先后，仅供参考：1.乐思网络舆情监测系统。
乐思网络舆情监测系统是针对向互联网这一新兴媒体，通过对海量网络舆论信息进行实时的自动采集，对信息进行垃圾过滤、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类、辨别正负面等处理，形成预警信息或者舆情报告及时通知到相关人员，从而第一时间应急响应，为正确舆论导向及收集群众意见提供帮助的一套信息化系统。
他们只做信息采集和舆情监测研发，有9年研发经验，专业性很强。
同时提供系统建设和舆情服务两种应用方式。
2.军犬网络舆情监控系统。
军犬舆情监控系统以强大的网络舆情信息采集、舆情智能分析与应对、舆情预警、舆情报告生成等16项核心功能组成，专业提供网络舆情监测、网络舆情监控服务。
舆情监测也是其主要业务，也有很强的专业性。
在同类软件中，是乐思软件较强竞争对手。
主要提供舆情系统建设应用。
3.捷讯安网络舆情监测云平台。
捷讯安网络舆情监测云平台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，对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、新闻评论等网络资源进行全网采集、定向采集和智能分析，把互联网读薄，读透。
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，从而帮助用户及时掌握舆情动向，为舆情工作部门提供信息参考和决策支持。
4.Rank舆情监测系统。
Rank舆情监测系统实时监控和采集Internet网站内容，过滤、分类和排重等智能化处理，并准确提取文章标题、摘要相关数据，以直观的图表、简洁的文章列表等形式表现出来，采用云处计算技术，海量抓取、海量分析、海量存储。
舆情监测系统的实施方案
舆情监测系统的实施方案一、背景介绍。
随着互联网的快速发展和普及，舆情监测系统逐渐成为各行各业关注的焦点。
舆情监测系统的实施可以帮助企业、政府等机构及时了解和掌握社会舆论动向，及时发现和解决舆情危机，提升舆情应对能力，保障公共利益和社会稳定。
因此，制定和实施一套科学、合理的舆情监测系统方案显得尤为重要。
二、系统架构设计。
1. 数据采集，舆情监测系统的第一步是数据采集，包括网络舆情、传统媒体舆情、社交媒体舆情等多方面的信息。
数据采集需要覆盖全面、及时、准确，可以通过网络爬虫、API接口等方式进行数据采集。
2. 数据存储，采集到的海量数据需要进行存储和管理，建议采用分布式存储系统，保证数据的安全、稳定和高效访问。
3. 数据处理，对采集到的数据进行清洗、去重、分类、分析等处理，提取有价值的信息，为后续舆情分析和预警提供数据支持。
4. 数据分析，通过文本挖掘、情感分析、主题分析等技术手段，对处理后的数据进行深入分析，发现舆情热点、趋势，为舆情预警和应对提供决策支持。
5. 可视化展示，将分析的结果通过图表、报表等形式进行可视化展示，便于相关人员直观了解舆情态势，及时采取应对措施。
三、系统实施流程。
1. 确定需求，首先明确舆情监测系统的实施目的和范围，明确监测对象、监测指标等关键要素。
2. 技术选型，根据需求确定系统所需的硬件、软件、数据库等技术选型，保证系统的稳定性和扩展性。
3. 系统开发，根据需求和技术选型进行系统开发，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化展示等模块的开发。
4. 系统测试，对开发完成的系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统的稳定性和可靠性。
5. 系统部署，将测试通过的系统部署到生产环境中，保证系统的正常运行。
6. 系统运维，对已部署的系统进行日常监控、维护和更新，保证系统的稳定运行。
四、系统实施的关键问题。
1. 数据安全，舆情监测系统涉及大量敏感信息，数据安全是首要考虑的问题，需要建立完善的数据安全管理机制。
舆情监测系统方案模板
舆情监测系统方案模板1. 引言舆情监测系统是一种通过收集、分析和展示各种社交媒体、新闻、论坛等渠道上的公众舆论信息，来帮助企业、政府等组织实时了解公众对其产品、服务或政策的看法和态度的工具。
该系统可以帮助组织及时采取应对措施，避免或减少负面舆情对组织形象和利益的影响，同时也可以通过掌握正面舆情，优化产品或服务，提升公众对组织的好感和认同。
本文档旨在提供一个舆情监测系统方案模板，用于指导系统设计和开发过程，并确保系统满足组织的需求。
2. 系统概述舆情监测系统将通过以下三个阶段实现舆情数据的收集、分析和展示：1.数据收集：系统通过爬虫技术扫描社交媒体、新闻网站、论坛等渠道，收集与组织相关的舆情信息。
这些信息包括用户评论、文章、帖子等。
2.数据分析：系统对收集到的舆情数据进行情感分析、关键词提取等处理，以了解公众舆论的倾向和关注点。
3.数据展示：系统将分析结果以图表、报表等形式呈现，供用户查看和分析。
用户可以通过系统设置自定义的关键词、时间段等进行筛选和分析。
3. 功能需求以下是舆情监测系统的功能需求：1.数据收集功能：–支持针对社交媒体平台、新闻网站、论坛等多种渠道的爬虫设置和管理。
–实时或定期抓取数据，并存储到数据库中。
–支持处理多种数据格式（如HTML、JSON、XML等）。
2.数据分析功能：–实现情感分析算法，对舆情数据进行积极、消极或中性的分类。
–提供关键词提取功能，识别出与组织相关的关键词和热点话题。
–支持数据挖掘技术，如主题建模、网络分析等。
3.数据展示功能：–提供各种图表、报表等形式的数据展示，如柱状图、折线图等。
–支持通过关键词、时间段等条件进行数据筛选和分析。
–提供数据导出功能，如导出为Excel或CSV格式。
4.用户管理功能：–支持用户注册、登录和密码重置等常见用户管理操作。
–实现不同用户角色的权限管理，确保数据的安全性和可访问性。
4. 技术方案舆情监测系统可以基于以下技术来实现：•爬虫技术：使用Python等编程语言实现爬虫模块，定期扫描并抓取目标网站上的舆情数据。
舆情监测系统建设方案
舆情监测系统建设方案1. 引言随着互联网的快速发展，人们在社交媒体、新闻平台和网络论坛上的表达日益增多。
大量的舆情信息被发布，这些信息对个人、组织和社会都有着重要的影响。
因此，建立一套高效的舆情监测系统是非常必要的。
本文将介绍一个舆情监测系统的建设方案，旨在帮助用户及时监测和分析舆情信息，从而实现对公众舆情的有效管理。
2. 系统概述舆情监测系统是基于大数据技术和自然语言处理技术的一套完整解决方案。
该系统主要包括以下模块：2.1 数据获取模块数据获取模块负责从互联网上采集舆情信息。
这些信息可以来自社交媒体平台（如微博、微信、Twitter等）、新闻网站、论坛等。
该模块使用网络爬虫技术实现自动化的数据采集，并将采集到的数据存入数据库中。
2.2 数据预处理模块数据预处理模块负责对采集到的数据进行清洗和处理，以提高后续处理的效果。
该模块主要包括文本去噪、分词、词性标注、命名实体识别等步骤。
预处理后的数据将作为后续模块的输入。
2.3 舆情分析模块舆情分析模块是整个系统的核心模块，负责对预处理后的数据进行情感分析、主题分析、关键词提取等。
情感分析可以判断文本的情绪倾向（如正面、负面、中性），主题分析可以识别文本的核心话题，关键词提取可以挖掘文本的关键信息。
通过这些分析，可以全面了解舆情信息的特点和趋势。
2.4 可视化展示模块可视化展示模块将舆情分析的结果以图表、地图等形式直观地展示给用户。
用户可以通过该模块查看舆情信息的统计数据、情感分布、热点话题等。
同时，该模块也支持用户自定义查询，方便用户快速找到感兴趣的信息。
2.5 舆情预警模块舆情预警模块可以根据用户设定的监测规则，及时发现并报警可能引发公众关注的舆情事件。
该模块基于机器学习和规则引擎技术，可以自动识别异常事件，并向相关人员发送预警信息，以便及时采取应对措施。
3. 系统特点3.1 实时监测系统能够实时采集和处理大量的舆情信息，及时反映当前的舆情动态。
网络舆情监测系统V2.0说明书
1、通过正常途径无法浏览境外违禁站点：
2、通过代理服务器完成对该站点的抓取、去噪、分析、呈现的功能。完 成对境外违禁站点的监测：
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
� 自定义 ip 地址段监测 阳光安吉云监测 SaitDiscover 监测系统，支持对自定义某一 ip 地址段之
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
SaitDiscover·系统结构
SaitDiscover 网络舆情监控系统组成由舆情采集平台、 舆情管理平台、 舆情发布平台、舆情检索引擎、舆情数据库五部分组成。 （1）舆情采集平台 提供对舆情数据进行自动过滤、自动排重、自动摘要、自动 关键词属性提取，是舆情监控系统的的核心部分。 （2） 舆情管理平台 提供对各项舆情数据的综合管理，主要包括舆情信息管理、舆 情分类管理、 舆情统计管理、系统用户管理、用户个性化管理等。 （3） 舆情发布平台 提供舆情分类浏览、舆情专题浏览、舆情分类数据统计、舆情 趋势图呈现及比较、信息的个性化订阅月及邮件推荐。 （4） 舆情检索引擎： 提供舆情搜索功能，按舆情来源渠道进行检索、按关键词进行 检索、按全文进行检索、相关检索、二次检索等功能。 （5） 舆情数据库： 提供对舆情数据的综合管理功能。包括全文数据、统计数据、 日志操作等。 � 检索性能指标： 自动分类达到 95%以上准确率 在 G 级数据集合上达到亚秒级检索速度
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阳光安吉云监测---网络舆情监测系统说明书
数据索引更新时间平均小于 0.06s/记录（每条记录 5Kb） 全文检索数据库的索引空间膨胀率<0.8 多用户并发检索，每秒可响应 85 个以上查询 � 采集性能指标: 在 10M 网络带宽环境下，每小时可以采集 4-6 万个网页 单个采集工具能够支持千万数量级的网页采集。 � 舆情分析性能指标： 自动分类达到 90%以上准确率 智能分析处理速度达到每小时处理 4-6 万个网页。 自动聚类速度为每分钟处理 6000 个网页以上。 信息抽取的速度为每秒 450K 以上 网页排重的速度为每小时 12 万篇以上。
网络舆情中的舆情监测与预警系统
网络舆情中的舆情监测与预警系统一、引言在互联网时代，舆情的传播速度日益加快，对于个人、组织和社会来说，了解并及时应对网络舆情至关重要。
因此，建立一个高效的舆情监测与预警系统是必不可少的。
本文将介绍网络舆情的定义，论述舆情监测与预警的重要性，并提出一种可行的系统方案。
二、网络舆情的定义网络舆情是指社会公众在网络上对于某一事件、人物、产品或组织等发表的言论和情绪的总和。
网络舆情通过互联网平台迅速传播，影响社会大众的认知和态度，并对相关方产生重要影响。
三、舆情监测与预警的重要性1. 快速反应：网络舆情的迅速传播使得各类事件和信息以指数级速度蔓延，舆情监测与预警系统能够及时捕捉到舆情信息，并在最短时间内进行反应，以避免舆情对相关方造成不良影响。
2. 精确了解舆情动态：舆情监测与预警系统能够实时监测网络上的舆情信息，包括关键词、热点话题和舆情趋势等，从而帮助相关方了解社会公众的关注度和态度，为制定正确的应对策略提供重要依据。
3. 提前预警风险：舆情监测与预警系统能够通过对网络舆情的分析，预测可能发生的风险和危机，从而让相关方能够提前准备和做好风险防范，降低损失。
四、舆情监测与预警系统的构建1. 数据采集：舆情监测与预警系统首先需要从互联网平台上采集舆情数据，包括新闻媒体、社交媒体、论坛等各类平台的内容。
2. 数据处理：采集到的数据需要经过处理，包括数据清洗、去重和分类等，以确保数据的准确性和完整性。
3. 舆情分析：对处理后的数据进行文本分析和情感分析，通过自然语言处理和机器学习等技术手段，提取出关键信息，如情感倾向、话题关注度、热度趋势等。
4. 预警机制：基于舆情分析的结果，建立一套科学的预警机制，包括阈值设定、关键词预警和趋势预测等，及时发出警示并提供相应的建议与应对策略。
5. 可视化展示：舆情监测与预警系统将分析结果以可视化的形式展示给用户，如词云图、趋势图、情感雷达图等，便于相关方直观地了解舆情态势。
舆情监测系统设计与实现
舆情监测系统设计与实现近年来，随着社会信息化的发展以及互联网的普及，人们获取新闻和信息的方式发生了很大的改变。
越来越多的人选择通过互联网获取信息，这使得网络舆情成为了一个备受关注的热点话题。
而舆情监测系统的设计和实现就显得非常重要。
一、舆情监测系统的概述舆情监测系统是一种信息处理系统，主要用于监测和分析舆情数据，提供决策支持服务。
舆情监测系统主要包括数据抓取、数据处理、舆情分析和报告生成等模块。
数据抓取模块是整个舆情监测系统的核心。
在这个模块中，我们需要设计程序从互联网上抓取相关的信息，包括新闻、微博、博客、论坛等，以及一些重要的政治和社会事件。
然后通过数据处理模块进行数据清洗和筛选，去除无用信息，以使数据更加合理和准确。
同时还需要进行舆情分析，生成报告并提供决策支持。
二、舆情监测系统基本原理在舆情监测系统中，数据抓取是最关键的环节。
而抓取数据的主要方式有以下几种：1. 网络爬虫：这是一种可以自动扫描互联网的程序，它可以根据一些规则自动抓取网站上的信息，并抓取相关内容。
但是，在进行网络爬虫时，需要特别注意网站的版权和使用条款，以免侵犯他人的合法权益。
2. API接口：越来越多的网站都提供数据接口，可以在API授权下获取数据。
相对于网络爬虫，API接口可以获取更加规范的数据，但是需要注意一些接口的使用权限问题。
3. 第三方数据提供商：一些数据提供商已经储存了相当数量的新闻、论坛和博客数据。
这些数据有时比自己的数据采集更加准确和全面，不过需要付费。
在将数据输出到数据处理模块之前，必须确保数据的准确性，和一定的数据清洗。
数据清洗的方式通常使用正则表达式、分词和词性标注等自然语言处理技术。
通过这些技术的应用，可以去除部分噪声数据和标点符号，并对舆情内容进行一定程度的统计和分析。
三、舆情监测系统功能设计在设计舆情监测系统时，必须根据自己的需求明确功能要求。
舆情监测系统的功能可以分为以下几个方面：1. 舆情监测：即通过各种渠道获取相关的舆情数据，并将原始数据进行清洗，提高数据的准确性，以保证舆情的可靠性。
舆情系统管理课件
人工智能技术在舆情分析中的应用
情感分析
利用人工智能技术对舆情数据进行情感倾向分析，帮助管理者了解 公众对某一事件或话题的情绪态度。
主题识别
通过自然语言处理和文本挖掘技术，识别和提取舆情中的主题和关 键信息。
监测主题
针对特定事件、品牌、产 品、行业等设定监测主题 ，确保准确捕捉相关信息 。
监测频率
根据实际需求设定监测频 率，如实时监测、每日监 测、每周监测等。
舆情分析的方法与工具
内容分析法
对舆论信息进行分类、归纳和总结，识别舆 论趋势和主题。
影响力分析法
评估舆论领袖的影响力，分析其传播路径和 范围。
情感分析法
市场趋势预测
通过对行业舆情的分析，企业可以洞察市场趋势和竞争对手动态， 为战略规划和决策提供依据。
政府舆情监测与应对
政策反馈收集
01
政府通过舆情监测了解公众对政策的反应和意见，为政策调整
和完善提供参考。
舆情危机处理
02
及时发现和应对负面舆情，维护政府形象和公信力，防止舆情
危机对政府工作造成不良影响。
随着信息技术的发展，舆情系统逐渐 实现自动化和智能化，能够进行实时 监测和分析。
02
CATALOGUE
舆情数据采集与处理
数据采集方法
网络爬虫
API接口
媒体监测
问卷调查
通过编写程序自动抓取 互联网上的信息，收集
舆情数据。
利用第三方提供的API接 口获取数据，适用于特
定平台的数据采集。
通过监测主流媒体和社 交媒体获取舆情信息。
使用算法如LZ4、Snappy等对数 据进行高效压缩。
基于机器学习的网络舆情监测与评估系统设计与实现
基于机器学习的网络舆情监测与评估系统设计与实现网络舆情监测与评估系统是一种利用机器学习算法，实时追踪和分析网络上的重要事件、话题和舆论倾向的工具。
它可以帮助政府、企业和个人了解公众的关注点、情绪态度和行为趋势，有效指导决策和舆情的应对措施。
系统设计和实现过程中需要考虑以下几个关键问题：1. 数据收集和预处理：网络上的数据非常庞大，包括新闻、社交媒体数据等。
因此，首先需要确定数据来源，并建立自动化的数据收集系统。
然后，对数据进行预处理，包括去除噪声、文本分词、特定领域的关键词提取等，以便于后续的分析和建模。
2. 特征提取和选择：网络舆情数据往往包含大量的文本信息，需要从中提取有意义的特征。
常用的特征包括文本词袋模型、TF-IDF、词向量等。
此外，还可以考虑结合领域知识和专业词汇构建特征，以提高分类的性能。
同时，需要进行特征选择，选择对舆情评估具有较强关联性的特征，减少噪声的干扰。
3. 模型选择和训练：机器学习中常用的分类模型有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等。
在选择模型时，需要根据数据的特点、任务的要求和算法的性能进行权衡。
然后，使用标注好的训练数据对选择的模型进行训练，并进行模型的优化和调参工作。
4. 情感分析和情感倾向分类：网络舆情中的情感信息对于评估舆情的态度和倾向非常重要。
情感分析可以通过机器学习算法进行，识别出情感词汇以及它们的强度，并对情感进行分类。
对分类结果进行统计和分析，得出舆情的情感倾向。
5. 舆情监测和报告生成：基于训练好的模型，对新的数据进行分类和情感分析。
监测系统可以实时追踪网络舆情的热点、重要事件以及关键人物的表现。
系统应具备快速响应和处理大量数据的能力。
此外，为了方便决策者了解舆情态势，还可以生成可视化的报告，包括舆情走势图、热力图等，以直观地呈现数据分析结果。
6. 系统的优化和迭代：舆情监测与评估系统应该是一个不断优化和迭代的过程。
通过分析系统的性能指标、用户反馈和数据情况，可以对数据收集、特征选择、模型训练等步骤进行优化，并进一步提升系统的准确性和可用性。
WARNN(网鹰)舆情监测系统简介
网鹰网络舆情监测系统美音网络传播研究中心WARNN（网鹰）舆情监测系统简介 WARNN（网鹰）拥有专业、成熟的产品开发团队和技术服务团队，不断追踪互联网前沿技术，深入研究各种类型用户的不同需求，坚持技术与需求互动、产品与服务并重的经营理念，为广大用户提供优质的专业产品和专业服务。
WARNN（网鹰舆情监测预警系统）基于搜索引擎技术和互联网信息深度挖掘技术，通过对大量互联网网站进行 7*24 小时全天候自动监测，并对提取的舆情信息进行中文分词、主题聚类、情感分析、实时预警、事件追踪、热点舆情发现、网络传播路径分析、舆情信息统计、舆情简报生成等一系列智能化处理，提供多途径舆情报送工作流程，满足政府或企业舆情管理部门对互联网舆情监管的需要，为决策层提供准确的舆情动态分析，为正确引导舆论提供科学依据和技术支持。
舆情管理人员舆情信息操作员……一、网鹰的核心竞争力（1）集群式协同工作模式如何使用普通PC 服务器处理海量的互联网数据？WARNN （网鹰）采用分布式结构设计，利用服务器集群协同工作，突破普通PC 服务器的性能瓶颈，系统性能随服务器数量的增加而增加，满足各种高端用户对海量数据的处理需求。
（2）自动破解各种反采集策略WARNN（网鹰）内置智能化反采集技术破解包，能够自动规避和破解目标网站的反采集策略，不会造成IP地址被目标网站封锁的情况。
（3）复杂网络环境下的自适应能力针对互联网环境具有复杂多变的特点，为最大限度地增强系统对环境的应变能力，尽量减少因环境变化而导致系统工作效能下降的问题，WARNN（网鹰）采用智能化自学习模型，在复杂多变的互联网环境中具有很强的自适应能力。
（4）强大的中文文本分析能力网鹰团队一直走在自然语言处理技术研究的前沿。
WARNN具有强大的中文文本分析和处理能力，可对海量的舆情信息进行中文分词、主题聚类、负面情感识别、热点舆情主动发现、网络传播路径追踪等等一系列处理，将最有价值的信息呈现给用户。
社交媒体舆情监测与分析预案
社交媒体舆情监测与分析预案第一章社交媒体舆情监测概述 (3)1.1 社交媒体舆情监测的定义 (3)1.2 社交媒体舆情监测的重要性 (3)1.2.1 提高社会舆论引导能力 (3)1.2.2 促进信息传播的准确性 (3)1.2.3 提升企业品牌形象 (3)1.2.4 决策的参考依据 (3)1.3 社交媒体舆情监测的发展趋势 (3)1.3.1 技术手段不断升级 (3)1.3.2 跨平台监测成为主流 (3)1.3.3 个性化需求逐渐凸显 (3)1.3.4 舆情监测与风险管理相结合 (4)第二章社交媒体舆情监测技术 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.1.1 网络爬虫 (4)2.1.2 API接口调用 (4)2.1.3 第三方数据服务 (4)2.2 数据处理与分析技术 (4)2.2.1 数据预处理 (4)2.2.2 文本分析 (4)2.2.3 社交网络分析 (5)2.3 舆情监测系统介绍 (5)第三章社交媒体舆情监测流程 (5)3.1 舆情信息收集 (5)3.2 舆情信息筛选与分类 (6)3.3 舆情信息分析 (6)3.4 舆情报告撰写与发布 (6)第四章舆情应对策略 (6)4.1 舆情预警与应对措施 (6)4.1.1 舆情预警的重要性 (7)4.1.2 应对措施 (7)4.2 舆情应对策略制定 (7)4.2.1 确定应对目标 (7)4.2.2 分析舆情态势 (7)4.2.3 制定应对策略 (7)4.3 舆情应对效果评估 (7)4.3.1 舆情趋势分析 (8)4.3.3 网民情绪分析 (8)4.3.4 应对策略实施情况 (8)第五章热点事件舆情监测 (8)5.1 热点事件识别与跟踪 (8)5.1.1 热点事件识别 (8)5.1.2 热点事件跟踪 (8)5.2 热点事件舆情分析 (9)5.2.1 舆情数据分析 (9)5.2.2 舆情走势分析 (9)5.3 热点事件舆情应对 (9)5.3.1 应对策略 (9)5.3.2 应对措施 (10)第六章网络舆论引导 (10)6.1 网络舆论引导的定义与意义 (10)6.1.1 定义 (10)6.1.2 意义 (10)6.2 网络舆论引导的方法与技巧 (10)6.2.1 建立完善的网络舆论引导体系 (10)6.2.2 创新网络舆论引导方法 (11)6.2.3 提高网络舆论引导技巧 (11)6.3 网络舆论引导案例分析 (11)第七章舆情监测团队建设 (11)7.1 舆情监测团队组织架构 (11)7.2 舆情监测团队人员培训 (12)7.3 舆情监测团队协作与沟通 (12)第八章舆情监测工具与应用 (13)8.1 常用舆情监测工具介绍 (13)8.2 舆情监测工具应用案例 (13)8.3 舆情监测工具的选择与评估 (14)第九章舆情监测行业分析 (14)9.1 舆情监测行业现状 (14)9.2 舆情监测行业发展趋势 (15)9.3 舆情监测行业竞争格局 (15)第十章社交媒体舆情监测案例分析 (15)10.1 企业舆情监测案例分析 (15)10.2 舆情监测案例分析 (16)10.3 社会事件舆情监测案例分析 (17)第十一章舆情监测与危机公关 (17)11.1 舆情监测在危机公关中的作用 (17)11.2 危机公关策略与技巧 (18)11.3 危机公关案例分析 (18)第十二章社交媒体舆情监测前景展望 (19)12.1 社交媒体舆情监测发展趋势 (19)12.2 社交媒体舆情监测行业挑战与机遇 (19)12.3 社交媒体舆情监测未来发展展望 (20)第一章社交媒体舆情监测概述1.1 社交媒体舆情监测的定义社交媒体舆情监测，是指通过技术手段，对社交媒体上的信息进行实时抓取、分析和处理，从而实现对网络舆论动态的监测和管理。
国内舆情监测系统特点比较年
国内舆情监测系统特点比较年舆情监测系统是一种利用大数据和人工智能技术，对社会各界的舆论信息进行收集、分析和研判的工具。
在当今信息爆炸的时代，舆情监测系统的作用愈发重要。
本文将比较国内几种常见的舆情监测系统，分析其特点和优劣，为相关领域人员选择合适的系统提供参考。
一、系统一：舆情监测系统A舆情监测系统A是目前国内应用较为广泛的一种系统。
它采用了深度学习算法和情感分析技术，能够准确识别并分类舆论信息的情感倾向。
该系统具有以下特点：1.实时性高：舆情监测系统A能够快速抓取、分析和处理各类信息，能够迅速反应和回应突发事件，为各级政府和企事业单位提供指导意见。
2.多样化数据源：舆情监测系统A能够从多种数据源中收集信息，包括新闻媒体、社交媒体、论坛等，覆盖范围广泛。
3.人性化界面：舆情监测系统A的用户界面友好，操作简便，对于非专业人员也能快速上手。
4.数据可视化：舆情监测系统A能够将信息以图表形式直观展示，便于用户进行分析和决策，提高工作效率。
二、系统二：舆情监测系统B舆情监测系统B是另一种在国内应用较广的系统。
它采用了机器学习算法和网络爬虫技术，能够从全网范围内收集、整合和分析舆论信息。
该系统具有以下特点：1.全面性强：舆情监测系统B能够覆盖包括微博、微信、贴吧等在内的各类社交媒体，能够获取大量用户产生的信息。
2.自动化：舆情监测系统B能够自动进行数据爬取和处理，无需人工干预，提高了工作效率。
3.准确性高：舆情监测系统B通过对文本进行情感分析和关键词提取，能够准确评估舆论信息的情感倾向和关注度。
4.多维度分析：舆情监测系统B能够对舆论信息进行多维度的分析，包括时间、地域、用户等，为决策者提供更全面的参考。
三、系统三：舆情监测系统C舆情监测系统C是一种新兴的舆情监测系统。
它采用了自然语言处理技术和社交网络分析方法，能够从大量网络文本中提取有用信息。
该系统具有以下特点：1.实时更新：舆情监测系统C能够动态更新舆论信息，及时反映社会热点和话题演变。
社交媒体舆情监测与分析系统的设计与实现
社交媒体舆情监测与分析系统的设计与实现随着社交媒体的普及和应用，人们更加频繁地通过各种社交媒体平台表达自己的观点和情感，从而形成了一种新的舆情传播方式。
为了更好地了解和把握舆情动态，需要一种有效的社交媒体舆情监测与分析系统。
本文将从系统设计、功能模块和算法实现等方面展开讨论。
一、系统设计社交媒体舆情监测与分析系统主要由前端界面、后台数据库和数据分析算法三部分组成。
其中，前端界面是用户与系统交互的接口，后台数据库是数据存储的核心，数据分析算法则是系统的核心功能。
前端界面主要包括数据查询、数据可视化和用户管理等模块。
数据查询模块可以根据用户需要提供实时的舆情数据查询服务，用户可以通过关键词、时间范围、地域等多维度条件查询数据。
同时，这个模块还可以提供数据导出、分享等功能。
数据可视化模块则将抓取的海量舆情数据以图表的形式呈现出来，让用户能够更加直观地了解全网舆情动态。
用户管理模块则提供用户权限管理、数据安全控制等功能。
后台数据库主要承担了数据存储、管理和查询的任务。
这个部分需要根据舆情数据的特征进行优化设计，并采用高性能的数据库技术，以确保系统的稳定性和可扩展性。
此外，还需要进行数据清洗、去重、过滤等操作，确保数据的质量和准确性。
数据分析算法是系统的核心，主要包括情感分析、主题建模、网络关系分析等算法。
情感分析可以帮助用户快速了解用户对某一话题的态度和情感倾向，主题建模可以从大量的帖子中抽取潜在的话题，网络关系分析则可以提供用户与用户之间的交互关系等信息。
二、功能模块社交媒体舆情监测与分析系统可以根据不同的应用场景分为多个功能模块，包括品牌形象监测、危机事件监测、声誉管理等。
下面分别从这三个方面展开说明。
1. 品牌形象监测：在这个模块中，需要将用户帖子中涉及到的品牌关联起来，然后从中抽取出品牌的特征以及用户对品牌的态度进行分析。
通过分析品牌形象和用户反馈，帮助企业更好地了解其品牌形象和用户需求，通过改进营销策略提高品牌形象和用户忠诚度。
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2008年通过CMMI软件成熟度3级评估.
2007年获得工信部计算机信息系统集成一级资质.
2006年被甘肃省经委认定为省级企业技术中心
2005年被科技部评为火炬计划优秀高新技术企业
2003年入选中国软件百强企业，同年通过ISO9000质量
管理体系认证.
公司业务领域
公司从事应用软件开发、技术服务、系统集成、互联网运营四大业务领域
8
第二部分 摘要
如何科学部署实施舆情监测系统
✓ 正确认识网络舆情监测系统 ✓ 舆情监测系统应该具备的主要功能 ✓ 运行环境
9
舆情监测系统的应用成果
预警：一网打尽、一目了然 分析：定性定量的统计数据
管理：自动报告、舆情导控…
10
舆情监测系统运行环境
云+端
11
第三部分 摘要
网络舆情监测系统的功能
系统功能概览
舆情采集系统
稳定压倒一切
真正意义上的7*24小时 无人值守信息采集
全网搜索 定向采集 境内境外
内嵌脚本引擎 模拟浏览器登录 论坛跟帖结构化 点击数/回复数更新
新闻/论坛/微博/电子报/贴吧/博客/图片/视 频/QQ/微信/搜索引擎/境外网站/多语言
可视化 采集配置
14
系统功能概览
节省能源
减少维护
降低风险
甘肃万维舆情监测系统
3
领导人高度重视网络舆情
互联网 -- 治国理政新平台
网上的舆论，包括骂声我们都要听， 更何况大家提的各种意见？
4
很多事件，都源自一篇微博、帖子…
“黑幕”…
ห้องสมุดไป่ตู้“最牛”…
“表哥”…
微博、论坛爆料 新闻网站、传统媒体跟进 介入调查
相对纠纷和危机事件发生后
的设法解决，有效监测和评估所
每
面临的风险，并在事前采取适当
天
都
的措施进行规避，是政府、企业
在
发
应借鉴的发展之路
生
着
5
……
网络舆情信息的主要来源
• 新闻 • 论坛
• 微博
• 贴吧 • 博客
• 报纸（电子报） • 图片 • 视频 • QQ、微信 • SNS社区 • 搜索引擎
网络舆情传播特点：隐蔽、互动、移动、互借、群体极化
6
舆情工作中遇到的问题 我咋就不知道呢？
同时拥有系统集成一级、ISO9001、
CMMI3级、国家规划布局内的重点 软件企业
2013年被认定为国家规划布局内的重点软件企业.
2012年被认定为省级云计算软件研发应用中心.
2011年荣获中国软件服务业企业信用评价3A级
2010年中国电子信息行业优秀创新企业
2009年3月获得甘肃省高新技术企业认定证书
党政军行业
深入挖掘客户需求、深入研究客户业务 体系，针对各政府机关、委办厅局 实际问题，结合万维公司软 件和服务产品，综合性地解决 客户的实际业务信息化应用。 ·参与建设9个国家“十二金工程” ·参与建设甘肃省、市电子政务 ·建设兰州军区诸多信息化建设
能源行业
与云南、陕西、宁夏、西藏、江苏、 青海各省石油、石化、冶金企业加强 市场拓展力度，切入企业的生产、管理核 心，打造软件和服务产品，不断提升与企业的 合作深度。建设中石油加管服务 支撑体系、综合信息平台、绩效考核系 统、销售信息平台等与企业生产、经营、管 理紧密结合的软件产品
万维网络舆情监测系统（服务）
西盈西盈
应用介绍
中国电信甘肃万维信息技术有限公司
目录 Contents
1. 舆情监测系统的应用背景和现状 2. 如何科学部署实施舆情监测系统 3. 网络舆情监测的功能 4. 关于万维
2
第一部分 摘要
舆情系统的应用背景和现状
✓ 很多事件，都源自一个爆料… ✓ 舆情工作中遇到的问题 ✓ 舆情监测系统的应用现状 ✓ 利用舆情监测系统做好网络舆情应对
电信行业
聚焦电信行业应用，与全国16家电信公司签约合作 · 天翼领航平台:集团六家入围单位之一,承建青
海、西藏、内蒙、陕西、黑龙江 · 翼起玩3G平台:签约青海、重庆、广西 · 智慧旅游平台:与江苏南京、辽宁鞍山、河南
洛阳等重点旅游城市开展项目合作
教育行业
公司是中国电信教育行业信息化应用兰州基 地，通过智慧校园、翼校通等6大产品面向 用户提供教育信息化解决方案，目前合作省 份达14个省1地，平台累计用户72万，翼校 通累计用户47万户
数据中 心
空间资 源
数据中心计算资源
甘肃电信云数据中心机房，使用 面积约为2000平方米，包括 24 层和25层二层，其中24层 和25层面积各为1000平米， 由中国电信甘肃万维公司于 2009年投资2000万元建设完 成并投入使用
租赁云计算数据中心
甘肃万维云中心
云云云云云服桌计平存务面算衡储
医卫行业
公司是中国电信医卫行业信息化应用兰州基地 运营单位，同时是甘肃电信政企客户事业部医 卫行业营销服务中心，通过预约挂号、区域卫 生、基层医疗信息化、应急指挥、移动医疗等 解决方案，持续服务于医疗卫生领域信息化， 取得了丰硕的成果
万维4星级-IDC机房
接地（外、内）防雷系统
门禁系统
监控中心
变配电系统
关于万维
✓ 公司介绍 ✓ 核心优势
19
公司简介
中国电信甘肃万维公司成立于1998年，注册资金5000万元，净资产近亿元，办公面积13000平方 米，是中国电信股份公司全资子公司，从事 ICT的高新技术企业、是国家系统集成一级企业、省级 企业技术中心、中国软件产业基地骨干企业，国家规划布局内的重点软件企业。
✓ 系统架构 ✓ 系统功能概览
12
系统架构
产品模块： • 网络信息雷达 • 舆情分析引擎 • 舆情服务平台 技术支撑： • WEB挖掘技术 • 搜索引擎技术 • 自然语言处理技术 • 舆情知识库
设计理念： • “及时发现”是舆情监测系统的核心功能，效果是舆情监测系统的灵魂 • “没有针对性，就没有实用性”。 • 定向采集和全网搜索相辅相成，经纬交织、立体监性和准确性。 • 算法解决不了所有问题，重视“与我相关”的舆情知识工程体系。 • 管线架构设计，可根据项目规模集中或者分布式部署，优化硬件和网络资源配置。 13
事前监测不全面，不及时
事中反馈 不准确 协同工作 不顺畅 事后分析无依据
7
利用舆情监测系统做好网络舆情应对
• 建立机制、专人负责。 • 事前预警、事中建立专题追踪、事后统计分析、日常协同工作。 • 培植“为我所用”的互联网根据地。 • 突发事件不慌张，“尽早讲、持续讲、准确讲、反复讲”。 • 负面舆情不能一删了之。要不要冷处理？其实也是个“技术活儿”。 • 统一战线，多部门联动。 • 加强舆情监测工作纪律，网络安全不止于个人隐私。 • 慎用网络水军、删帖公司…
•公司形成了Java、.net、移动应用开发等
多种技术体系
•面向政府行业的电子政务解决方案.
•面向企业行业的信息化及生产自动化
解决方案
软件 开发
技术 服务
•本地化服务（14个地州市） •应用系统安全服务
•信息化应用系统服务 •咨询、规划、设计服务
•凭借中国电信丰富的网络资源具备 承接大型网络的设计、建设和服务.
系统 集成
•独特、完善的项目管理体系和优秀的技术团队
•在诸多大型工程项目中担任总集成商角色
互联网 运营
•拥有互联网用户超过500万 分别是电脑保姆、智慧校园、
增值业务、NMA、等产品 •自主研发的移动互联网产品在
全国近二十个省份成功应用
业务发展
公司近年来一直致力于党政军、企业、公共事业等多行业的研究和项目实施工作,业务遍布全国二十多省份， 为推动各行业的信息化进程做出了突出贡献
服务器机房
消防、通风系统和标识
租赁云计算资源
数据中心 电力资源
数据中心网络资源
• 云数据中心出口总带 宽为260G
• 云数据中心具备完整 的网络安全系统
数据中
心网络 资源
甘肃云数据 中心概况
数据中心电力资源
• 机房内，每排机柜均为双路电源输入，每 个机架均引入双路电源，保证99.99%以上 的持续供电率。
舆情分析引擎
小提示
独有的舆情研判技术 内置舆情知识工程
主贴
回帖
15
系统功能概览
访问方式：电脑、手机客户端、移动设备、短信预警、邮件通知、工作流提醒…
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系统功能概览
如何追踪舆情事件发展-专题事件
17
系统功能概览
舆情应用平台-舆情报告
小提示
舆情简报 统计分析报告
18
第四部分 摘要