CN115293723A - 基于大数据分析的网络舆论热度分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，包括数据安全监控子系统、舆论热度分析平台、数据存储数据库和数字可视化子系统，所述数据监控子系统基于TCP/IP协议与互联网连接，所述数据安全监控子系统与舆论热度分析平台信号连接，所述舆论热度分析平台信号连接有数据可视化子系统。本发明舆论热度分析系统，基于爬虫技术获取舆论数据、全文检索技术、文本挖掘技术、智能信息处理技术多方面关键技术集多种高新技术于一体的智能信息处理系统，支持内容抽取识别、基于内容相似性去重、热点话题、敏感话题识别、舆情主题跟踪，能够对当前的舆论进行精准的热度分析，并能够给出有效的解决方案，降低当前的舆论热度。
Description
技术领域
本发明涉及网络舆论热度分析系统，特别涉及基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，属于网络舆论技术领域。
背景技术
网络舆论，又称网络舆情，网络舆情是以网络为载体，以事件为核心，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合，是指在互联网上流行的对社会问题不同看法，是社会舆论的一种表现形式，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，网络舆情其表现方式主要为：新闻评论、BBS论坛、博客、播客、微博、聚合新闻(RSS)、新闻跟帖及转帖等。网络舆情定义。
目前网络舆论网络舆论作为公共领域的重要内容及表达方式，以其参与主体的广泛性、传播速度的迅捷性、信息交换的互动性等先天优势而区别于传统媒体，但是目前的网络舆论在网络发酵容易造成对热点时间的相关人员和执法人员打来相当大的舆论压力，从而影响相关人员的执法和心理健康，为此我们设计了基于大数据分析的网络舆论热度分析系统。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括数据安全监控子系统、舆论热度分析平台、数据存储数据库和数字可视化子系统，其特征在于，所述数据监控子系统基于TCP/IP协议与互联网连接，所述数据安全监控子系统与舆论热度分析平台信号连接，所述舆论热度分析平台信号连接有数据可视化子系统，所述数据安全监测子系统、舆论热度分析平台和数据可视化子系统均信号连接有数据存储数据库；
数据安全监控子系统：对从互联网获取的舆论信息进行监控分析，使获取的舆论数据安全；
舆论热度分析平台：包括数据获取模块、数据分析模块、数据处理模块和平台设置模块；
数据获取模块：从互联网舆论网页URL放入下载队列，然后简单的从队首取出一个URL下载其对应的网页，得到网页的舆论内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列，然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载、解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络舆论信息后停止；
数据分析模块：对获取的海量舆论数据进行过滤处理，对过滤处理的后的内容进行分析，确定热点度；
数据处理模块：对分析后的热点度与设置的阀值做比较，设置舆论热度预警，同时生成舆论热度报告和处理方法；
平台设置模块：保证子模块的添加、数据的存储和更新，平台日志的生成；
数据可视化子系统：通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据监控子系统包括关键词分析模块、数据采集模块、数据过滤模块和特征提取模块；
关键词分析模块：对采集的数据通过安全相关关键词搜索，确定采集的舆论数据安全；
数据采集模块：从互联网中获取当前的舆论信息URL；
数据过滤模块：对重复、丢失或不符合规定的数据进行过滤；
特征提取模块：对当前舆论信息的特征进行提取。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据分析模块包括数据内容分析模块、数据搜索分析模块、传播方式分析模块、舆论热度分析模块和热点地域分析模块。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据内容分析模块：具体的采用舆论事件热度计算模型对舆论热度的内容进行情感分布、相似文章、摘要提取、位置抽取和观点分析；
所述数据搜索分析模块：根据关键词在不同媒体源的报道内容提到的地域的分布；
所述传播方式分析模块：具体为报道媒体、网页新闻和事件脉络；
所述舆论热度分析模块：通过对当前舆论热度的点赞量、评论量、相似文章数量进行分析，对当前热度进行评分；
所述热点地域分析模块：根据数据搜索分析模块获取的地域，对地域进行分类处理，确定地域舆论热度梯度。
作为本发明的一种优选技术方案，所述舆论事件热度计算模型：采用single-pass算法进行计算，具体为按照文档到来的顺序一次一篇进行处理的，分析接收到的新文档，计算该文档与已有话题类簇中心的相似度，并根据预先设定的阈值(Tc是事先设定好的阈值)来决定当前文档与比对的话题类簇的关系，相似度在阈值范围之内，那么该文档归属到当前话题类簇中，如果不在范围之内，则将该文档作为一个新的话题加入到类簇队列中，并结束对当前文档判断，等待下一个文档的到来。
作为本发明的一种优选技术方案，所述处理模块包括热点预警设置模块，舆论处理方法模块和数据分类存储模块。
作为本发明的一种优选技术方案，所述热点预警设置模块：设置舆论热度阀值，当超过阀值时设置舆论报警，当低于设定阀值时，设置舆论提示；
所述舆论处理方法模块：结合特性定制模型，实现负面情感识别、相关性判断、文本相似度计算等智能分析，从而提供舆情走势、媒体分布、热词云图等可视化图表，全网事件传播分析以及微博单贴分析，调取存储数据库解决方法；
所述数据分类存储模块：根据当前的舆论情感内容分析，对当前的舆论分析内容存储至数据存储数据库中。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据可视化子系统：具体为通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态，用表格展示不同领域下近七天事件的热度排名，表格展示的字段有事件名称，时间热度，事件类型，热度排名，点击事件名称可跳转到对于事件的详情页。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，该舆论热度分析系统，基于爬虫技术获取舆论数据、海量数据存储管理技术、全文检索技术、文本挖掘技术、智能信息处理技术多方面关键技术集多种高新技术于一体的智能信息处理系统，主要包括：概念关系词典、智能检索技术、智能文本挖掘引擎自定义URL来源及采集频率、支持多种网页格式、支持多种字符集编码、支持整个互联网采集、支持内容抽取识别、基于内容相似性去重、热点话题、敏感话题识别、舆情主题跟踪、自动摘要、舆情趋势分析、突发事件分析、舆情报警系统、舆情统计报告、数据获取子系统，能够对当前的舆论进行精准的热度分析，并能够给出有效的解决方案，降低当前的舆论热度。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的舆论热度分析流程图；
图3为本发明的数据分析模块框图；
图4为本发明的数据安全监控子系统图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4，本发明提供了基于大数据分析的网络舆论热度分析系统的技术方案：
根据图1-4所示，包括数据安全监控子系统、舆论热度分析平台、数据存储数据库和数字可视化子系统，其特征在于，所述数据监控子系统基于TCP/IP协议与互联网连接，所述数据安全监控子系统与舆论热度分析平台信号连接，所述舆论热度分析平台信号连接有数据可视化子系统，所述数据安全监测子系统、舆论热度分析平台和数据可视化子系统均信号连接有数据存储数据库；
数据安全监控子系统：对从互联网获取的舆论信息进行监控分析，使获取的舆论数据安全；
舆论热度分析平台：包括数据获取模块、数据分析模块、数据处理模块和平台设置模块；
数据获取模块：从互联网舆论网页URL放入下载队列，然后简单的从队首取出一个URL下载其对应的网页，得到网页的舆论内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列，然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载、解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络舆论信息后停止。
数据分析模块：对获取的海量舆论数据进行过滤处理，对过滤处理的后的内容进行分析，确定热点度；
数据处理模块：对分析后的热点度与设置的阀值做比较，设置舆论热度预警，同时生成舆论热度报告和处理方法；
平台设置模块：保证子模块的添加、数据的存储和更新，平台日志的生成；
数据可视化子系统：通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态。
该舆论热度分析系统，基于爬虫技术获取舆论数据、海量数据存储管理技术、全文检索技术、文本挖掘技术、智能信息处理技术多方面关键技术集多种高新技术于一体的智能信息处理系统，主要包括：概念关系词典、智能检索技术、智能文本挖掘引擎自定义URL来源及采集频率、支持多种网页格式、支持多种字符集编码、支持整个互联网采集、支持内容抽取识别、基于内容相似性去重、热点话题、敏感话题识别、舆情主题跟踪、自动摘要、舆情趋势分析、突发事件分析、舆情报警系统、舆情统计报告、数据获取子系统，能够对当前的舆论进行精准的热度分析，并能够给出有效的解决方案，降低当前的舆论热度。
数据监控子系统包括关键词分析模块、数据采集模块、数据过滤模块和特征提取模块；
关键词分析模块：对采集的数据通过安全相关关键词搜索，确定采集的舆论数据安全；
数据采集模块：从互联网中获取当前的舆论信息URL；
数据过滤模块：对重复、丢失或不符合规定的数据进行过滤；
特征提取模块：对当前舆论信息的特征进行提取。
数据分析模块包括数据内容分析模块、数据搜索分析模块、传播方式分析模块、舆论热度分析模块和热点地域分析模块。
数据内容分析模块：具体的采用舆论事件热度计算模型对舆论热度的内容进行情感分布、相似文章、摘要提取、位置抽取和观点分析；
数据搜索分析模块：根据关键词在不同媒体源的报道内容提到的地域的分布；
传播方式分析模块：具体为报道媒体、网页新闻和事件脉络；
舆论热度分析模块：通过对当前舆论热度的点赞量、评论量、相似文章数量进行分析，对当前热度进行评分；
热点地域分析模块：根据数据搜索分析模块获取的地域，对地域进行分类处理，确定地域舆论热度梯度。
舆论事件热度计算模型：采用single-pass算法进行计算，具体为按照文档到来的顺序一次一篇进行处理的，分析接收到的新文档，计算该文档与已有话题类簇中心的相似度，并根据预先设定的阈值(Tc是事先设定好的阈值)来决定当前文档与比对的话题类簇的关系，相似度在阈值范围之内，那么该文档归属到当前话题类簇中，如果不在范围之内，则将该文档作为一个新的话题加入到类簇队列中，并结束对当前文档判断，等待下一个文档的到来。
处理模块包括热点预警设置模块，舆论处理方法模块和数据分类存储模块。
热点预警设置模块：设置舆论热度阀值，当超过阀值时设置舆论报警，当低于设定阀值时，设置舆论提示；
舆论处理方法模块：结合特性定制模型，实现负面情感识别、相关性判断、文本相似度计算等智能分析，从而提供舆情走势、媒体分布、热词云图等可视化图表，全网事件传播分析以及微博单贴分析，调取存储数据库解决方法；
数据分类存储模块：根据当前的舆论情感内容分析，对当前的舆论分析内容存储至数据存储数据库中。
数据可视化子系统：具体为通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态，用表格展示不同领域下近七天事件的热度排名，表格展示的字段有事件名称，时间热度，事件类型，热度排名，点击事件名称可跳转到对于事件的详情页。
舆论热度分析系统的具体设计为：
第一层：操作系统层，采用Windows系统进行设；
第二层：分布式数据存储层与数据处理层，采用Apache和React，数据存储数据库采用MysqL；
第三层：数据分析引擎与数据采集引擎层，通过Webservices从互联网获取数据，将获取的数据发送至React进行分类处理；
第四层：后台Web系统层。
在本发明的描述中，需要理解的是，指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，包括数据安全监控子系统、舆论热度分析平台、数据存储数据库和数字可视化子系统，其特征在于，所述数据监控子系统基于TCP/IP协议与互联网连接，所述数据安全监控子系统与舆论热度分析平台信号连接，所述舆论热度分析平台信号连接有数据可视化子系统，所述数据安全监测子系统、舆论热度分析平台和数据可视化子系统均信号连接有数据存储数据库；
数据安全监控子系统：对从互联网获取的舆论信息进行监控分析，使获取的舆论数据安全；
舆论热度分析平台：包括数据获取模块、数据分析模块、数据处理模块和平台设置模块；
数据获取模块：从互联网舆论网页URL放入下载队列，然后简单的从队首取出一个URL下载其对应的网页，得到网页的舆论内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列，然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载、解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络舆论信息后停止；
数据分析模块：对获取的海量舆论数据进行过滤处理，对过滤处理的后的内容进行分析，确定热点度；
数据处理模块：对分析后的热点度与设置的阀值做比较，设置舆论热度预警，同时生成舆论热度报告和处理方法；
平台设置模块：保证子模块的添加、数据的存储和更新，平台日志的生成；
数据可视化子系统：通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述数据监控子系统包括关键词分析模块、数据采集模块、数据过滤模块和特征提取模块；
关键词分析模块：对采集的数据通过安全相关关键词搜索，确定采集的舆论数据安全；
数据采集模块：从互联网中获取当前的舆论信息URL；
数据过滤模块：对重复、丢失或不符合规定的数据进行过滤；
特征提取模块：对当前舆论信息的特征进行提取。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述数据分析模块包括数据内容分析模块、数据搜索分析模块、传播方式分析模块、舆论热度分析模块和热点地域分析模块。
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述数据内容分析模块：具体的采用舆论事件热度计算模型对舆论热度的内容进行情感分布、相似文章、摘要提取、位置抽取和观点分析；
所述数据搜索分析模块：根据关键词在不同媒体源的报道内容提到的地域的分布；
所述传播方式分析模块：具体为报道媒体、网页新闻和事件脉络；
所述舆论热度分析模块：通过对当前舆论热度的点赞量、评论量、相似文章数量进行分析，对当前热度进行评分；
所述热点地域分析模块：根据数据搜索分析模块获取的地域，对地域进行分类处理，确定地域舆论热度梯度。
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述舆论事件热度计算模型：采用single-pass算法进行计算，具体为按照文档到来的顺序一次一篇进行处理的，分析接收到的新文档，计算该文档与已有话题类簇中心的相似度，并根据预先设定的阈值(Tc是事先设定好的阈值)来决定当前文档与比对的话题类簇的关系，相似度在阈值范围之内，那么该文档归属到当前话题类簇中，如果不在范围之内，则将该文档作为一个新的话题加入到类簇队列中，并结束对当前文档判断，等待下一个文档的到来。
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述处理模块包括热点预警设置模块，舆论处理方法模块和数据分类存储模块。
7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述热点预警设置模块：设置舆论热度阀值，当超过阀值时设置舆论报警，当低于设定阀值时，设置舆论提示；
所述舆论处理方法模块：结合特性定制模型，实现负面情感识别、相关性判断、文本相似度计算等智能分析，从而提供舆情走势、媒体分布、热词云图等可视化图表，全网事件传播分析以及微博单贴分析，调取存储数据库解决方法；
所述数据分类存储模块：根据当前的舆论情感内容分析，对当前的舆论分析内容存储至数据存储数据库中。
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的网络舆论热度分析系统，其特征在于：所述数据可视化子系统：具体为通过对信息的统计分析，实体关联分析，事件关联分析等结果汇总，整合成可视化图表，帮助直观把握舆论发展动态，用表格展示不同领域下近七天事件的热度排名，表格展示的字段有事件名称，时间热度，事件类型，热度排名，点击事件名称可跳转到对于事件的详情页。
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