大家好,今天给各位分享互联网舆情监控系统的一些知识,其中也会对互联网舆情管理系统主要包含哪些技术进行解释,文章篇幅可能偏长,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在就马上开始吧!

什么是网络舆情监控

首先要说的是舆情监控是不很科学的说法,应该是舆情监测,因为舆情是不可能监控的。

互联网舆情监控系统,互联网舆情管理系统主要包含哪些技术

网络舆情监控系统是指通过对网络各类信息汇集、分类、整合、筛选等技术处理,再形成对网络热点、动态、网民意见等实时统计报表的软件工具。

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,通过这种网络来表达观点、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。

舆情监控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、BBS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。对下载本地的信息,进行初步的过滤和预处理。对热点问题和重要领域实施监控,前提是必须通过人际交互建立舆情监控的知识库,用来指导智能分析的过程。对热点问题的智能分析,首先基于传统基于向量空间的特征分析技术上,对抓取的内容做分类、聚类和摘要分析,对信息完成初步的再组织。然后在监控知识库的指导下进行基于舆情的语义分析,使管理者看到的民情民意更有效,更符合现实。最后将监控的结果,分别推送到不同的职能部门,供制定对策使用。

舆情监控系统一般都包括哪些功能

舆情检测监控系统的作用从根本上讲,网络舆情监测要求达到实时性、全面性和准确性。多瑞科舆情数据分析站能满足系统舆情信息服务市场三个要素,实时性:舆情获得越早,给应对和处置留下的余地就越大,而网络舆情的发展往往是爆发式的,机会稍纵即逝,一旦错失最佳时机将追悔莫及;全面性:网络舆情容易攻其一点,不及其余,信息量大,容易使很多重要信息被忽略;准确性:海量信息条件下,如何准确地掌握问题核心,不为纷扰所困,是得出正确判断的关键。

互联网舆情监控系统,互联网舆情管理系统主要包含哪些技术

目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。首先,手工监测存在天然局限性。通过安排固定人手24小时值班,不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词,是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。由于受到每个人主观思想的限制,手工监测总会有观察盲区,总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方,且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变;同时,人不是机器,长期反复监测容易导致疲劳,经常会使得该判断出来的舆情,一不留神就漏掉了。这些都会在实时性和准确性上存在很**动。

其次是过度依赖搜索引擎。人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。但是,搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索结果受关键词影响很大外,搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站,而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。但是网民发表意见最多的地方,恰恰是这些提供互动功能的网站。更进一步的,搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性,因此不能实时搜索到最新的网页更新。因此,搜索引擎不能为我们提供问题的全貌,因为它只针对关键词而不针对问题,所以谈不上全面性;搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果,因为不仅是它的内容更新不够快,而且它也不能提供针对时效性的服务,所以谈不上及时性;搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果,而且是以杂乱无章的形式,对于我们关心什么,它一无所知,所以它给出的结果是所有人都关心的,而非我关心的,因此也谈不上准确性。可见,我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情,需要提出全新的技术手段来获知网络舆情,并跟踪和分析舆情。

因此,要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性,最可靠的办法就是使用自动化的舆情监测系统,依靠软件系统来消除人工方式的不足,依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络,跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹,并自动地整理生成日报/周报等报告,将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起。

互联网舆情管理系统主要包含哪些技术

以新浪舆情通-政企舆情大数据监测系统为例,应用到了以下5大核心技术:

1)大数据采集、挖掘技术

网络舆情主要通过新闻、论坛、微博、公众号、博客等渠道形成和传播,网络舆情监测系统依靠强大的大数据计算能力实现了全网信息的实时收集、挖掘和智能检索,保障信息的及时性和完整性。

2)大数据处理技术

快速将数据去重、内容分类,噪音识别等,保障数据的精准度。

3)自然语言处理、图文智能分析等技术

通过词法分析、语义分析等先进技术,判断内容的情感属性,并优先展示涉及敏感的信息,让舆情监测系统在分析方式、分析对象、分析能力等方面更加“智能”,数据更加精准。

4)音视频处理技术

通过通过语音识别、视频处理等技术,将音视频信息转化为文本,实现对音视频信息的分析、分类与检索。对字幕和弹幕的提取和处理能更进一步了解用户的关注点以及情绪。

5)OCR技术

通过 OCR技术将图片中的信息识别为文本,实现对图片信息的分类与检索。用户只需要设置监测内容的关键词方案,即可实时获得相关的全网图片内容信息。

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