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舆情分析就是根据特定问题的需要,对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究,得到相关结论的过程。 展开全文
舆情分析就是根据特定问题的需要,对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究,得到相关结论的过程。
信息
方法2
实证分析法
方法1
内容分析法
中文名
舆情分析
拼    音
yú qíng fēn xī
舆情分析释义
词目:舆情分析拼音:yú qíng fēn xī
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  • 舆情分析小助手

    2020-08-15 22:40:14
    舆情分析小助手可以循环监测,第一时间采集指定网站公开发布的信息标题,并依据关键词、过滤词 筛选出用户所需的信息及链接,并提示使用人员。方便新闻舆情管理人员尽早做出反
  • 网络舆情分析系统.zip

    2021-03-09 09:25:06
    网络舆情分析系统
  • 网络舆情分析系统 网络舆情分析系统
  • 柠檬公关舆情监测中心 郑州网络舆情监测系统舆情分析报告 监测周期2020-02-04 00:00:00~2020-02-04 23:59:59 分析范围郑州 媒体类型全部 信息类型全部 信息倾向性全部 去重类型相同URL去重 查询类型采集信息 报告...
  • 基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词...

    基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现

    基于Java实现网络舆情分析系统研究与实现

    摘要:通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理,分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析,通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断,通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。

    关键词:舆情分析;中科院中文分词算法;权值算法;情感倾向性;中文情感分析

    中图分类号:TP393.09文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2012) 06-0000-02

    现代网络社会纷繁复杂,通过各大网站,例如:百度贴吧、天涯论坛等等一些地方可以看到网民对于各种新闻时事的评论和意见。所以网络中的评论内容是对于抓住民众舆情倾向的一个宝贵财富。民众舆情是人民群众通过表达自己的意见而可以预见未来事务的发展走向。因此,能够抓住并分析民众舆情,是可以为解决和分析更多未知社会事件奠定了基础。

    通常情况下,在某个事件发生之后,网民们会通过各种途径了解事情的来龙去脉,一个短短的贴吧帖子,往往会引来数以千计的留言和评论。在现代信息传递水平高度发达的年代,网络评论内容的情感倾向性:支持、反对或者中立,就能够体现我国民众绝大部份比例的态度。总而言之,人民群众在网络发表的意见往往是对事件的后续发展与走向起到相当重要的作用,所以能够提取民众意见和分析民众意见来的尤为重用。

    因此,选择爬取网民经常访问的网站是一个非常有效的获取民众舆论的方法。针对百度贴吧、天涯论坛、猫扑论坛的评论爬取是获取主流民众热议事件及其评论的有力之道。而通过分词水平较为准确的中科院分词方法,能够首先对爬取下来的评论进行预处理。再经过中文情感分析的处理之后生成统计数据,为需要舆情分析的客户提供有效把握民众舆论走向的信息。

    一、舆情搜索系统设计

    (一)系统用例设计

    当客户通过登录此舆情分析与监测系统时,可以拥有通过搜索查阅帖子的权力和生成情感倾向程度图表的权力。因此,本系统主要实现功能即为:(1)搜索查阅帖子。(2)生成情感倾向程度图表。而管理员角色的设置是为了调整搜索内容以及管理客户信息。因为此系统为较敏感的管理工具,因此不能预设客户注册功能而只能通过管理员后台分配用户名和密码信息于客户手中,为了保证信息安全性和系统可靠性。

    (二)系统功能模块设计

    本系统主要实现三个功能:内容爬取、帖子搜索和中文情感倾向性分析,而中文分词部分使用流行且准确性高的中科院中文分词算法,故此功能不再赘述。由于是大体功能已知的系统设计,故选择增量式模型进行系统设计和开发,在完成主要核心功能的同时为将来可能增加的功能留有空间和接口,以方便维护和升级。

    1.内容爬取模块设计

    内容爬取模块顾名思义,系统自动对。话题的爬取采用Java开源组件和相关API实现的本地爬虫,情感分析方面使用基于情感词典的分析方法,并对特殊句式和特殊词汇进行处理。采用Struts2+Hibernate框架集成整个系统。

    当模拟浏览器请求贴吧分类首页显示时,可抽取出贴吧主页链接信息,将贴吧主页链接信息和贴吧名可以顺序存入后台数据库中。然后,将此信息转入贴吧待处理队列中,可进行请求贴吧主页的要求并抽取帖子链接及下一页的链接。通过获得所需要的链接信息可轻松与互联网链接并抽取所需要的信息,继而得到:帖子正文信息、帖子回帖内容、帖子回帖数量以及可能的翻页链接信息。将抓取的有用信息顺序存入后台数据库中,那么第一步的帖子正文和评论内容爬取工作可告一段落。

    2.搜索模块设计

    搜索模块的功能设计是为用户服务的,所以功能的设计需要为用户服务。用户通过标题检索,输入的关键词通过中科院中文分词处理后进入到数据库的标题倒排索引表匹配,返回到前台处理并返回相应的标题ID。因为在先前步骤中已经完成了主题信息及评论内容的抓取功能,所以主要信息已入后台数据库中。当查询成功时,返回词ID,并将主题内容和评论信息显示在用户界面上;当查询不到主题时,返回失败信息。

    搜索功能的实现主要利用了倒排索引过程实现。倒排索引是利用了现实中需要根据属性值来查找记录的要求设计。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的其地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。

    3.中文情感分析设计

    中文情感分析通过对评论内容的预处理,即利用中科院分词算法分词之后,与已存在的中文情感词典匹配,利用预先设定好的权值计算、叠加可计算出中文情感的倾向值 ,

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  • 情感倾向舆情分析

    2012-08-09 14:16:06
    情感倾向 新浪 微博 舆情分析 本体 情感倾向 新浪 微博 舆情分析 本体
  • 事件舆情分析报告(以“贵州茅台总工程师王莉入围2021年中国工程院增选院士名单”一事为例) 事件简介:2月16日,贵州茅台总工程师王莉入围2021年中国工程院增选院士名单一事引发社会广泛热议,入围的合理性成为舆论...

    舆情事件案例分析,是对舆情事件在传播过程中的重要节点、传播概况(趋势、平台、社会情绪)、聚焦话题、关注人群、传播地域等进行分析的这么一个过程。

    那么,舆情事件案例分析怎么做呢?

    在这里插入图片描述
    事件舆情分析报告(以“贵州茅台总工程师王莉入围2021年中国工程院增选院士名单”一事为例)
    事件简介:2月16日,贵州茅台总工程师王莉入围2021年中国工程院增选院士名单一事引发社会广泛热议,入围的合理性成为舆论风波的中心点。

    一、节点梳理
    舆情伊始:2月8日,2021年贵州省相关院士候选人评审会在省科协召。2月16日,茅台总工程师入围院士候选人的消息被“@新浪财经”等多位大V传播扩散。
    舆情扩散:2月17日上午9时,贵州茅台酒股份有限公司发文称,王莉入围中国工程院增选院士名单。
    舆情热议:2月18日,有关部门先后通过媒体回应,称王莉入围中国工程院增选院士名单符合相关标准。

    二、传播概况
    2.1 传播趋势:2月16日,“茅台总工程师入围院士候选人”事件的相关消息经“@新浪财经”“@教育有故事”等多位大V传播扩散,引起部分舆论关注…,
    2.2 平台分布:经网络舆情分析系统识微商情数据显示,2021年2月9日-2月21日,全网有关“茅台工程师入选院士候选人”事件相关信息共94275条,事件信息量主要分布在社交平台,占比达49.70%。其次为APP和新闻平台,相关报道占比分别为40.16%和7.21%…
    2.3 社会情绪:从情感分布来看,全网关于“茅台工程师入围院士候选人”事件舆情的社会情绪以负面为主,占54.2%,其次是中性29.1%,正面言论占比16.7%…

    三、舆情一览
    3.1 热词图:综合网络舆论来看,除“茅台”“王莉”等涉事主体备受舆论关注外,入围合理性是此次事件中的最大争议点…
    3.2 话题分析:经网络舆情分析系统识微商情数据显示,在“茅台总工程师入围院士候选人”的相关信息中,传播事件详情以及跟进官方后续回应成为媒体报道的主要议题,相关新闻分别占比36.5%和29.4%…

    四、焦点透视
    入围合理性引争议,绝大部分舆论从候选人资格、科研导向性和推荐公平性三大方面提出质疑,成为负面情绪的主要来源…

    五、关注人群
    5.1 人群构成:网民言论主要来自社交媒体的草根阶层(普通+达人),占83.3%,其余言论来自社交媒体的认证用户群(名人+政府+媒体+企业+团体+网站+校园+其他),总共占16.7%,名人博主在此事件中处于意见领袖…
    5.2 发文习惯:在该事件的相关讨论中,原帖信息占比13.4%,86.6%的网民则通过转评权威博主的博文参与相关话题讨论…
    5.3 地域分布:经网络舆情分析系统识微商情数据显示,对本次事件关注度最高的是广东地区,其次是北京和上海地区…

    六、商情观察
    2月17日,贵州茅台官方发布茅台集团总工程师王莉入围2021年中国工程院增选院士名单,引发社会广泛热议。综合舆论场多方观点来看,此次事件或将对茅台品牌形象、社会价值导向、茅台股价三个方面产生一定影响…(原文地址

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  • 舆情分析项目实战

    千次阅读 2019-10-24 09:53:20
    舆情分析项目 1.课程目标 1.1 熟练使用hive进行数据分析 1.2熟悉舆情分析,日志分析大数据项目领域的相关概念 1.3掌握项目的分析步骤和方法 2.项目背景 这是一个使用大数据做的政府舆情分析的项目,主要是在网络发达...

    舆情分析项目

    1.课程目标
    1.1 熟练使用hive进行数据分析
    1.2熟悉舆情分析,日志分析大数据项目领域的相关概念
    1.3掌握项目的分析步骤和方法
    2.项目背景
    这是一个使用大数据做的政府舆情分析的项目,主要是在网络发达信息爆炸这样的状况下,帮助政府部门对网络信息进行监管,为了防止负面新闻快速传播,政府部门做一些措施和及时的控制,有效地进行舆论导向,及时控制不良信息的发展,净化网络环境。分地区、分时段分析,以不同维度展现数据。
    3.项目流程
    python爬虫实时对国内30多家影响力的新闻网站(如今日头条、网易新闻等),实时监控,对新闻言论进行爬虫,爬到日志服务器中,然后多级flume收集汇总 ,使用mr清洗,全量数据保存到hdfs上一份,另一份到kafka,ETL工程师从hdfs上获取数据,开始使用hive做的,后来考虑实时性改为spark做的,kafka数据给spark程序实时计算,计算新闻一些重要指标,及新闻正负面级别,然后上报领导,领导根据级别进行处理

    4.关键指标分析
    词汇增长率,舆情分析,地域分析,ip分析,新闻网站分析 …

    4.1 新闻动态,实时词汇小时,天增长率,可以了实时词汇变化趋势

    先求出今天词频和昨天的词频,然后按时间排序添加行键,然后自关联求出两天都出现,再求出今天出现昨天没有出现和昨天出现今天没有出现的,然后关联使用UDF计算出昨天词汇的增长率,使用开窗函数求topN

    4.2 舆情分析,对标题,文章,评论等分析

    根据新闻的词汇,和算法算出的词汇规则库,算出每条新闻所占的分数,然后由上下文,情感色彩等 使用算法工程师提供的API算出这条言论的正反面,同时根据分数给一个级别,写入mysql 由上级领导处理。

    4.3 针对新闻网站来源分析

    分析出那些网站负面言论较多,监管部门对网站下通告!

    根据网站分组,找出负面言论的topN

    结果保存到mysql,

    4.4 针对ip负面topN

    找到那些人发表负面言论较多,进行封号,限定言论,或者请喝茶

    根据ip分组,找出负面言论的topN

    4.5 地域分析, 看到那些地域经常出现负面新闻

    根据地域分组,找出负面言论的topN

    4.6 新闻类别分析, 看到那些类别新闻经常出现负面新闻

    根据类别分组,找出负面言论的topN

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  • 2012年第 6期 计算机光盘软件与应用 Computer CD Software and Appl ications 软件设计开发 基于'Java实现网络舆情分析系统的研究与实现 张昊曼’,石博莹 (1 北京邮电大学软件学院,北京 102209;2.北京邮电大学...

    2012年第 6期 计算机光盘软件与应用 Computer CD Software and Appl ications 软件设计开发 基于'Java实现网络舆情分析系统的研究与实现 张昊曼’,石博莹 (1 北京邮电大学软件学院,北京 102209;2.北京邮电大学软件学院,北京 102209) 摘要 :通过 对各大 门户 网站、论坛和贴吧的 留言和评论的爬取 ,录入后 台数据库。 用户可根据主题 、 内容进行 搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的 内容进行分词处理 ,分词处理后的结果利用自行研究出 来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析,通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对 评论的情感倾向性做出有效地判断,通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。 关键词:舆情分析;中科院中文分词算法;权值算法;情感倾向性;中文情感分析 中图分类号:TP393.09 文献标识码:A 文章编号:1007-9599(2012)06—0159—02 现代网络社会纷繁复杂,通过各大网站,例如:百度贴吧、 天涯论坛等等一些地方可以看到网民对于各种新闻时事的评 论和意见。所以网络中的评论内容是对于抓住民众舆情倾向的 一 个宝贵财富。民众舆情是人民群众通过表达自己的意见而可 以预见未来事务的发展走向。因此,能够抓住并分析民众舆情, 是可以为解决和分析更多未知社会事件奠定了基础。 通常情况下,在某个事件发生之后,网民们会通过各种途 径了解事情的来龙去脉,一个短短的贴吧帖子,往往会引来数 以千计的留言和评论。在现代信息传递水平高度发达的年代, 网络评论内容的情感倾向性:支持、反对或者中立,就能够体 现我国民众绝大部份比例的态度。总而言之,人民群众在网络 发表的意见往往是对事件的后续发展与走向起到相当重要的 作用,所以能够提取民众意见和分析民众意见来的尤为重用。 因此,选择爬取 网民经 常访 问_的网站是一个非常有效 的获 取民众舆论的方法。针对百度贴吧、天涯论坛、猫扑论坛的评 论爬取是获取主流民众热议事件及其评论的有力之道。而通过 分词水平较为准确的中科院分词方法,能够首先对爬取下来的 评论进行预处理。再经过中文情感分析的处理之后生成统计数 据,为需要舆情分析的客户提供有效把握民众舆论走向的信 息。 一 、 舆情搜索系统设计 (一)系统用例 设计 当客户通过登录此舆情分析与监测系统时,可以拥有通过 搜索查阅帖子的权力和生成情感倾向程度图表的权力。因此, 本系统主要实现功能即为:(1)搜索查阅帖子。(2)生成情感 倾向程度图表。而管理员角色的设置是为了调整搜索内容以及 管理客户信息。因为此系统为较敏感的管理工具,因此不能预 设客户注册功能而只能通过管理员后台分配用户名和密码信 息于客户手中,为了保证信息安全性和系统可靠性。 (二)系统功能模块设计 本系统主要实现三 个功能:内容爬 取、帖子搜索和 中文情 感倾向性分析,而中文分词部分使用流行且准确性高的中科院 中文分词算法,故此功能不再赘述。由于是大体功能已知的系 统设计,故选择增量式模型进行系统设计和开发,在完成主要 核心功能的同时为将来可能增加的功能留有空间和接口,以方 便维护和升级。 1.内容爬取模块设计 内容爬取模块顾名思义,系统 自动对。话题的爬取采用 Java开源组件和相关 API实现的本地爬虫,情感分析方面使 用基于情感词典的分析方法,并对特殊旬式和特殊词汇进行处 理。采用 struts2+Hibernate框架集成整个系统。 当模拟浏览器请求贴吧分类首

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  • 南航急救事件舆情分析报告,适用于舆情分析,可作为模板参考
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    2021-03-12 15:20:19
    大数据时代的到来,仍然有许多人不知道代理IP是什么。技术时代的发展给我们的...舆情分析解决方案: 1、舆情管理 监测企业品牌在网络上的品牌形象,及时掌控网络舆论信息;成熟的品牌管理体系,快速优化敏感信息,主动
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空空如也

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