基于大数据技术的网络舆情分析系统研究

基于对大数据技术下网络舆情分析系统的研究,文章阐述了大数据技术和网络舆情的基本内容;分析了大数据技术下的网络舆情分析系统,包括系统功能、关键技术、模型设计等;强调了对大数据技术进行合理应用的重要性,以确保系统设计合理,发挥系统优势。     

大数据时代下的网络舆情分析系统

2003年被成为"大数据元年",随着大数据时代的到来,网络舆情分析具体工作发生了变化。在舆情分析工作中,对于大数据技术的应用使分析工作有了更好的基础,同时,网络舆情分析工作在大数据技术的支持下更加的成熟、完善,鉴于网络舆情分析的公信力问题面临着严峻的挑战,本文从网络舆情分析系统的功能、应用、大数据时代的网络舆情分析三个方面探讨了大数据时代下网络舆情分析的系统。     

基于大数据的网络舆情监管预测算法研究

针对传统的网络舆情监管预测算法对大广度、强干扰的网络舆情数据预测性能差的缺点,在深入研究现有网络舆情监管预测算法基础上提出一种基于大数据语义特征分析的网络舆情监管预测算法。该算法采用二元语义对网络舆情特征进行拟合,构建与匹配网络舆情关键词,构建时间序列模型,分析与提取语义特征,从而实现大数据分析法对网络舆情的监管预测。最后利用仿真实验对该算法进行验证,其结果表明,该算法预测精度高、实时性强,对提高网络舆情的监管能力具有重要意义。     

爬虫在旅游满意度网络舆情调查中的应用研究

随着"互联网+"的迅猛发展和移动互联网的大范围普及,大众的旅游行为越来越依赖于网络平台,而随之产生的海量舆情数据也成了评价各种旅游要素的重要指标。但因为其数据量大、信息复杂,在进行旅游满意度统计时很难将其进行有效的统计分析,从而造成资源浪费。文章从爬虫入手,分析现阶段网络舆情监控体系核心技术要求,根据其技术要点,提出一种旅游满意度网络舆情调查解决方案,进行系统构建及采集策略规划,实现旅游满意度网络舆情数据的采集和分析,并对其可行性进行实验验证。     

基于大数据的网络舆情分析系统

针对互联网数据快速增长和舆情信息飞速传播的问题,提出一种基于大数据的网络舆情分析系统。该系统包括数据采集、预处理、分析和报告汇总四个模块,实现舆情信息的全网自动搜索与采集,大规模舆情数据的格式化存储以及舆情信息的分析、统计汇总等功能。该系统还使用Hadoop平台进行数据处理,并使用HDFS分布式文件系统存储舆情数据,使用MapReduce技术完成舆情分析和报告。仿真结果表明,该系统有助于及时、准确地分析网络舆情,能较好地满足网络舆情分析的需求。     

基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法

针对网络舆情数据存在数据量大、分散度高、数据非结构化等特点,而常用的文本分类算法难以实现对网络舆情快速、准确分类的问题,因此提出一种基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法,利用Hadoop分布式存储特性和设计并行kNN的MapReduce程序来解决处理大批量数据时存在的问题.对并行kNN算法进行分类能力和分类效率进行测试验证,实验结果表明,基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法在处理大批量网络舆情数据时,能够快速、高效和准确对网络舆情数据进行分类.     

基于大数据和人工智能进行网络舆情分析的研究

随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起,媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境,网上言论已达到前所未有的活跃程度,互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台,进而产生巨大的舆论信息。面对网络上产生的海量信息数据,快速筛选出有用的网络舆情信息,通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向,为相关部门提供及时的协助决策和分析结果,快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案,是保障大数据舆论监督有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文NLP(自然语言处理)情感倾向分析算法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度,保证在海量网络数据的环境下,舆论监控工作的及时性和有效性。最后通过实验,与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较,该方法具有信息收敛速度快、信息分析高效,可靠性高,特别是在做好重点关注领域的分类训练后,随着采集数据量的增长,对舆情导向分析结果也更准确。     

基于社交网络的舆情安全形势分析

社交网络在为广大网民提供自由交流的同时,也成为网络舆情的主要发源地。文中从网络舆情的产生和传播特点出发,对目前中国网络信息安全形式进行了深入分析,介绍了网络突发事件、热点事件在舆情产生中的作用,指出了正确引导舆情的策略方法。分析认为,网络舆情关系到国家安全和社会稳定,提高网络国防意识,保卫网络边疆,对网络舆情进行有效监控和正确引导刻不容缓。     

大数据时代的网络舆情分析系统

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.面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台.大数据的相关技术目前应用最成熟的是由Apache基金会提出的Hadoop解决方案,将Hadoop技术应用于网络舆情分析系统,可以有效适应海量数据的处理需要.     

人工蜂群聚类的多媒体网络舆情数据挖掘

阐述多媒体网络舆情数据分布的图谱结构模型,采用人工蜂群轨迹图谱特征分析方法,构建多媒体网络舆情数据的循环查询模型,通过关键词查询和模式查询方法,进行多媒体网络舆情数据的人工蜂群聚类分析,结合数据存储结构分析和联合参数特征分析方法,进行多媒体网络舆情数据图谱参数融合和聚类,实现多媒体网络舆情数据挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行多媒体网络舆情数据的精度较高,图谱辨识能力较好。     

大数据环境下的网络舆情管理系统设计

随着网络的快速发展,越来越多的人们通过网络发表个人观点及看法,网络舆情成为社会舆情中的重点对象和主要方式.本文通过对大数据环境下网络舆情及其特点的阐述、分析,结合数据挖掘、文本情感分析等技术,初步构建出了网络舆情管理系统的模型.     

大数据时代网络舆情治理模式探讨

随着信息技术的不断发展和互联网络的普及,大数据时代已经到来,数据的高度集成化和信息传播方式的变化,给当前政府的网络舆情治理工作提出了新的要求和挑战。面对着日益复杂网络舆论环境,借助于大数据技术来提高网络舆情治理工作的效率,完善网络舆情治理体系,构建新的网络舆情治理模式是当前政府工作的主要方向。文章就主要围绕大数据时代下网络舆情治理出现的新特点以及方法策略进行研究。     

基于机器学习的网络舆情预测研究综述

大数据时代来临，社交网络和自媒体平台为公众提供了解多元文化的渠道。与此同时，一些负面、虚假或未被证实的消息同样可以得到传播。因此，在舆情形成初期，实时监看和预测未来的舆情走势成为重中之重。传统的网络舆情监看依靠人工信息汇集和分析预测舆情走势，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的预测方法已在各个行业取得成就。文中对应用于网络舆情预测的主要机器学习模型进行梳理和理论介绍。此外，对当前应用机器学习于网络舆情预测的主要方法进行全面综述、对引入的关键技术进行整理介绍并探讨未来发展方向。     

大数据在融媒体及网络舆情中的应用

主要就大数据在融媒体和网络舆情两个应用层方面进行了分析,进而说明该技术对融媒体发展和网络舆情方面有很大促进作用,应积极加以利用并推广。在新形势和新发展下,传统媒体纷纷开始资源整合共享,集中处理数据,精准选择传播受众。借助大数据的应用,以数据为支撑,以智能为驱动,发挥关键优势,助力媒体融合,打造舆论新生态。     

新时代网络舆情的大数据技术应用研究

文章先简单介绍了网络舆情,随后介绍了新时期大数据技术在网络舆情中的应用机制,包括机器学习和内容分析,最后介绍了网络舆情管理中大数据技术的应用策略,包括数据采集技术、数据集成技术、数据挖掘技术和可视化技术的有效应用,希望能给相关人士提供有效参考。     

基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统。设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口。设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理。文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘。实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32%,读出延迟降低27%,可以有效缓解特征挖掘滞后问题。     

基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型

为了准确刻画网络舆情的变化规律,针对经典元胞自动机存在的不足,考虑网络舆情主体的可移动因素,提出一种基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型。首先对经典元胞自动机的工作原理进行分析,提出移动元胞自动机模型,然后根据网络舆情的特点,制定网络舆情主体状态转换规则和移动规则,建立移动元胞自动机的网络舆情传播模型,最后采用Matlab 2011对网络舆情演化过程进行仿真分析。仿真结果表明,舆情主体移动概率对网络舆情传播速度和同质化率影响比较大,移动元胞自动机模型可以很好地描述网络舆情的实际传播过程。     

基于社交软件的高校校园网络舆情分析

为了准确把握高校大学生群体的心理状况和行为倾向,利用社交软件针对性分析高校校园网络舆情具有重要理论意义和现实价值。首先,调研高校的校园官网、微博、QQ与微信,通过问卷、网络爬虫等手段收集大学生网络舆情数据。然后,通过数据预处理、数据挖掘来提取热词和敏感信息,对热点事件进行聚类并可视化呈现舆情分析的结果。最后,基于舆情分析结果给出引导大学生健康发展的相关建议。     

基于热点文件下载的网络舆情信息挖掘方法研究

网络信息量的逐年增长,使得获取网络敏感的舆情信息并做出相应的监控处理变得十分重要,网络舆情信息挖掘技术研究十分活跃。本文介绍舆情挖掘步骤及其核心算法,分析互联网热点文件下载曲线与网络舆情发展曲线的关联,通过关联关系对互联网文件下载数据进行信息挖掘,从中找出是否存在符合曲线发展规律的热点文件,最终将文件的主题与当时的网络舆情信息进行比对,对结果进行验证,为网络舆情的监测提出了一种新的方法。     

基于大数据的网络舆情治理机制探究

<正>网络舆情具有线下事件线上爆、参与群体复杂、传播速度快、传播随机性强、标签化特点显著、控制难度大等特点，极大的考验着主管部门的决策能力和水平，依托大数据技术等新一代信息技术手段，在网络舆情治理中可以有效地解决舆情数据获取、网络舆情走势预测、网络舆情干预引导等方面的问题，解决政府管理部门舆情应对的能力和水平。1网络舆情治理现状随着新一代科学技术的飞速发展，以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅速与传统行业和产业融合，并以数字技术赋能传统产业转型升级的态势，深度融入并影响着经济社会发展，在传媒领域，尤其是互联网传媒领域，更是凸显出日益重要的影响。