网络舆情系统的设计与实现_舆情系统的实现思路

网络舆情搜索方式有哪些呢？

一、舆情检索方式

网络舆情系统的设计与实现_舆情系统的实现思路

网络舆情系统的设计与实现_舆情系统的实现思路

网络舆情系统的设计与实现_舆情系统的实现思路

一类是借助借助搜索引擎、站内搜索导航、舆情资讯网站等。另一类则是与专业的舆情检索系统服务商合作，利用旗下舆情监测产品可实现网络舆情的全面覆盖、实时监测、综合分析、报告输出等。

二、舆情检索工具介绍

1.搜索引擎：主要指的是百度、360、搜狗、谷歌这几大巨头。

2.热点/热搜榜：比如新浪微博热搜、百度搜索热点、360实时热点等等。

3.百度指数：百度指数是指企业可以通过将某个舆情设置成的方式，然后查看在过去时间内该的网络曝光率及用户关注度。

4.舆情检索系统：识微商情监测系统（企业类）、鹰眼速读网系统（政务类）、鹰击早发现系统（在线社交类）、鹰领舆情态势系统（舆情研判类）。

三、舆情检索系统服务商

在这里以识达科技舆情服务商为例：

1.自身舆情检索：可全面检索企业自身相关的品牌及形象，产品、服务、售后等，代言人和高管相关信息等。帮助企业深入了解网络，提高企业形象，为各项相关工作提供科学决策依据。

2.竞品舆情检索：可实现对行业竞争对手产品、服务、市场等项目的检索，可对竞争对手、上下游企业进行24小时监测，对与竞争对手之间的网络声量进行对比分析等。为企业提供对竞争对手竞争策略分析的全面数据，实现竞品的对比管理分析。

3.行业舆情检索：可检索企业所处行业在互联网上相关的产业动态、行业政策等，囊括企业所关注的行业招标信息、用户需求、知识产权风险、供应链信息等内容，帮助企业实现业务创新。

4.营销舆情检索：可实时对企业自身互联网营销效果的监测，对营销前后及过程中传播情况、变化、用户互动等量化分析，便于及时调整及决策支持，并监测竞争对手公司利用互联网进行市场营销和公共关系动向。

通过人工搜索方式来展开网络舆情搜索的方式已经逐渐被淘汰了，网络舆情搜索软件工具途径变成大家的舆情监测方式。

如蚁坊的网络舆情搜索软件工具主要是通过关键字布控和语义分析识别等智能技术，利用自动信息监测和人工干预相结合的方式进行网络舆情信息监测和收集，抓取的速度快、覆盖的数据范围广。

舆情监测系统配置？

舆情编辑应该就是做系统抓取到的相关信息，进行筛选和分析，列出哪些信息是正面信息、哪些是负面中心、哪些是中性信息，对这些种类的信息提出简要的改善或者维护建议。 工资应该不是很高，的话估计是3000左右。 这类工作可以帮助你提高看问题的感知力和敏锐性，对你分析解决问题的能力有较好提高。 希望对你有所帮助！

归纳总结在舆情分析过程中会用到哪些学科知识

归纳总结现在大部分舆情监测舆情分析软件类型多瑞科舆情数据分析站在舆情分析过程中会用网络舆情分析中智能爬虫的设计、网络舆情分析中智能信息收集器的设计实现、舆情分析与控制系统中管理模块的设计与实现等等，多的不方便透露

什么是舆情系统？有的舆情系统吗？

舆情系统就像网络监视器，可以随时观察网站，评论，软文，微博，博客等信息的网络动态，方便于对舆情的分析与处理。时间掌握竞争对手的营销活动，帮助企业及时应对对手的攻击。像五节数据还会提供行业的动态，帮助你更好的做出判断。

通过对网络各类信息的汇急、分类整合、筛选等技术处理，再形成对网络的热点；动态、网民意见等实时统计报表的系统工具。五节数据的系统能够对网络舆情进行快速获取、有效?分析、持续跟踪、及时预警、有效调控；帮助企业及，采取积极应对措施，有效应对。

舆情系统指的是专业可提供全网信息监测、分析、研判的软件工具，它具备实时监测、全网监测、智能分析、自动分类、自动识别、自动告警等等功能。

舆情系统例举：

一、企业型智能舆情监测分析系统-识微商情监测系统

1.全网舆情智能收集：针对人工难以“面面俱到”的痛点，其通过简单的监测、语法、对象设置，即可实现全网络信息自动监测，覆盖平台包括但不限于媒体、社交媒体、主流门户网站、、博客、微信公众号、短视频等多个平台，让你全方位了解网上谈论企业的各种声音，避免舆情的遗漏。

2.舆情实时智能监测：当互联网走进生活百态后，热点、焦点无处不在，网络舆情随时有可能发生。一些不当的言论和公众不良情绪成为舆论焦点后，就可能产生舆情危机，因此舆情发生的时间点极具偶然性。鉴于此，识微商情可提供724小时实时监测服务，全时段地为客户舆情工作保驾护航，并实行在线化服务，能够自动识别“你”要关注的重点内容，提前预警。

3.舆情智能综合分析：在实时地全网监测体系下，识微商情还能够自动分析舆情主题生命周期阶段以及各阶段的热点话题并分类，挖掘主题演化过程中的传播网站、传播媒体、关键传播以及传播溯源等，同步生成可视化的分析图表、报告，便于企业掌握舆情发展的脉络，做出有效的预测。

二、政务型智能舆情监测分析系统-鹰眼速读网

1.实时全网监测：实时监测各大权威媒体、主流门户网站、、博客、在线社交网络平台、微信公众号、数字报、行业垂直站点和客户端等互联网息，提高舆情话题相关信息的全面性。

2.方便快速阅读：将的舆情信息自动通过桌面通知、微信、邮件或短信等方式提醒用户，内置多种分类标签和舆情报告，聚焦话题演变和全网态势，便于快速了解的舆情动态。

3.全面综合分析：自动舆情话题的发展态势，在全网范围内分析挖掘舆情的传播声量、传播来源、传播媒体类型、转载情况以及情感态度，便于掌握舆情发展的路径、脉络和态势。

基于python的毕业设计题目是什么？

如下：1基于MapReduce的气候数据的分析

2基于的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3基于概率图模型的蛋白质功能预测

4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5基于hbase搜索引擎的设计与实现

6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7客户潜在价值评估系统的设计与实现

8基于神经网络的文本分类的设计与实现

9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘

10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现

11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用

12图像对象检测分析系统的研究和应用

13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘

14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现

15音乐系统的研究与应用

16基于大数据的高校网络舆情系统的研究与应用

17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究

18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用

19基于深度残网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究

20基于大数据分析的门户信息系统

21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用

湖北文理学院谷琼老师大学毕业于那个学校

谷琼，女，湖北文理学院数学与计算机科学学院，副，副

1973.03出生于湖北省荆门市，工学博士，大学逻辑与智能研究中心在站博士后。现任数学与计算机科学学院副，分管学科建设、科研工作。2011.12被评为副，承担《计算机导论》、《程序设计基础》、《科技论文写作》、《文献检索》等课程的教学工作。1993.07毕业于襄樊学院电子技术应用专业，2002.07本科毕业于理工大学会计学专业，2006.07硕士毕业于地质大学计算机科学与技术专业，2009.07博士毕业于地质大学地学信息工程专业。主要从事数据挖掘、机器学习、网络舆情、智能信息处理及智能计算的研究。代表性成果简述如下：

一、项目类：

1. 主持，科技部星火：基于垂直搜索引擎的农业信息采编发系统的推广与应用

2. 主持，襄阳市科技攻关项目：网络舆情热点智能探测及分析平台研究

3. 主持，湖北省科技支撑（软科学研究类）：网络舆情度特性及其应对策略研究（2013BDH011）

4. 主持，湖北省教育厅重点项目：基于集成学习的非均衡数据分类方法研究(D20132601)

5. 主持，湖北省自然科学基金项目:基于演化算法的非均衡数据集分类算法及在岩爆数据预测中的应用研究(2012FFB01901)

6. 主持，湖北省教育厅中青年项目：面向非均衡数据集的演化重取样算法及地学应用研究(Q20112604)

7. 主持，襄阳市科技攻关项目：基于网络舆情跟踪演化预测系统的研究(201105)

二、论文类：

主要代表作如下：

1. 谷琼，李杰，龚雄兴，基于Android智能手机的隐私管理系统的设计与实现[J]. 计算机应用与软件，2014(1),260-263. (CSCD)

2. Qiong Gu,Xianming Wang,Zhao Wu,Li Hua.Exploration and pract of college-enterprise co-operation talent cultivating in comr science at local universities[J] World Transactions on Engineering and Technology Education,2014,12(1).(EI检索源刊)

3. Qiong Gu, Wu Zheng, Xianming Wang.Study on Xiangyang’s Population and Aging Trend Prediction Based on Discrete Population Dlopment Equation Model[J]. Comr Modelling & New Technologies,2014,18(3). (EI检索源刊)

4. 谷琼，袁磊，宁彬，吴钊，华丽，李文新. 基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法[J].微电子学与计算机,2012(09),83-86. (CSCD)

5. 谷琼,袁磊,宁彬,吴钊,华丽,李文新.一种基于混合重取样策略的非均衡数据集分类算法[J].计算机工程与科学,2012(10), 128-134.(CSCD)

6. 谷琼,袁磊,熊启军,宁彬,李文新.基于非均衡数据集的代价敏感学习算法比较研究[J].微电子学与计算机,2011,(08):146-149+153. (CSCD)

7. 谷琼,袁磊,宁彬,熊启军,华丽,李文新.一种基于重取样的代价敏感学习算法[J].计算机工程与科学,2011,(09):130-135. (CSCD)

8. 谷琼,蔡之华,朱莉,王贤明.新型混合重取样算法在岩爆预测中的应用[J].地球科学(地质大学学报),2010,(02):311-316. ( EI Accession number: 2010171253)

9. 谷琼,王贤明,李文新.基于非均衡数据集的新型混合重取样算法[J].武汉理工大学学报,2010,(20):55-60. (CSCD)

10.谷琼,蔡之华,朱莉,黄波.基于PCA-GEP算法的边坡稳定性预测[J].岩土力学,2009,(03):757-761+768. (EI Accession number: 200512029502)

11.Qiong Gu, Li Zhu,Zhihua Cai, Evaluation measures of the classification performance of Imbalanced Data Sets[C].ISICA 会议论文集，2009.10月 Springer出版，ISSN 1865-0929（EI Accession number：2010171253）Qiong Gu, Zhihua Cai, Li Zhu, Classification of Imbalanced Data by Using the Hybrid Re-sampling Algorithm based on Isometric Feature Mapping[C].ISICA会议论文集，2009.10月 Springer出版，ISSN 0302-9743(EI Accession number: 20110113541004)

12.朱莉,谷琼,蔡之华,余钢.基于Ip的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用[J].应用基础与工程科学学报,2009,(06):958-965. (EI Accession number: 20100412667051)

13.Qiong Gu, Zhihua Cai, Li Zhu, Bo Huang，Data Mining on Imbalanced Data Sets[C]. International Conference on Aanced Comr Theory and Engineering 2008 (ICACTE2008). 1020-1024.( EI Accession number: 200411996575)

14.谷琼,蔡之华,朱莉,黄波,杜均.一种基于PCA的GEP算法及在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用[J].应用基础与工程科学学报,2007,(04):569-577. (EI Accession number: 20075210995639)

15.Qiong gu，Li Zhu，Zhihua Cai，Study on measure criteria in evaluating classification performance: lift charts,Roc and Precision-recall curves[C].2nd International Symium on Ince Computation and Application(ISICA2007),488-492.

16.谷琼,朱莉,蔡之华,袁红星.基于决策树技术的高校研究生信息库数据挖掘研究[J].电子技术应用,2006,(01):20-22. (CSCD)

三、著作类：

1. 王贤明,谷琼,胡智文.C#程序设计.:清华大学出版社,88万字，2012.

2. 谷琼,胡智文,王贤明.C#程序设计实践教程与习题解答.:清华大学出版社，30.6万字，2012.

四、知识产权类：

1. 谷琼,王贤明,网络舆情采集系统,2012,12,, 2012SR127795

2. 王贤明,谷琼, 网络舆情分析系统,2012,12,, 2012SR127800

五、 荣誉类：

1. 2013年论文“网络舆情跟踪演化分析系统”，荣获襄阳市科学技术进步奖二等奖

2. 2012年论文“新型混合重取样算法在岩爆预测中的应用”，荣获湖北省自然科学论文三等奖

3. 2009年博士“面向非均衡数据集的机器学习及在地学数据处理中的应用”，荣获地质大学博士论文