基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文章着重阐述自主开发出的针对热点话题进行热度和情感分析的舆情分析系统.该系统适用于热点话题、有海量数据需求、需舆情监管效能等场景,具有热度分析、舆情情感倾向分析、动态监测和展示三大功能.采用爬虫技术、分布式系统、自然语言处理技术、深度学习、人工智能等技术,对热点话题进行挖掘.通过数据采集、数据预处理、自然语言处理、评分模型4步技术流程,最终得到热度和情感倾向分析等舆情结果,并将其进行可视化呈现,供用户监测舆情走向.系统较好地贴合了舆情特点,能及时、准确、全面、客观地向用户展示舆情结果.未来个人、企业、国家对于舆情的重视将会越来越高.随着相关技术的不断发展与深入,舆情分析技术也会展现出更为强大的活力.
推荐文章
基于大数据的网络舆情分析系统
大数据
网络舆情
舆情分析
Hadoop
HDFS
MapReduce
一种热点话题算法在微博舆情系统中的应用
微博
情感分析
热点话题
微博舆情
探讨网络舆情热点话题的传播模式
网络舆情
热点话题
传播模式
基于数据挖掘技术的微博热点话题预测
数据挖掘
网络技术
微博话题
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于大数据的热点话题舆情分析系统设计
来源期刊 无线互联科技 学科
关键词 舆情分析 自然语言处理 深度学习 评分模型
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 设计分析
研究方向 页码范围 49-50
页数 2页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6944.2022.02.025
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
舆情分析
自然语言处理
深度学习
评分模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线互联科技
半月刊
1672-6944
32-1675/TN
16开
江苏省南京市
2004
chi
出版文献量(篇)
18145
总下载数(次)
78
总被引数(次)
27320
论文1v1指导