CN117332029A - 一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 - Google Patents
一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117332029A CN117332029A CN202311247624.9A CN202311247624A CN117332029A CN 117332029 A CN117332029 A CN 117332029A CN 202311247624 A CN202311247624 A CN 202311247624A CN 117332029 A CN117332029 A CN 117332029A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- public opinion
- data
- public
- information
- artificial intelligence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 14
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 14
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法，涉及城市智慧交通技术领域，平台包括：舆情信息采集模块，用于实时采集舆情数据；舆情信息预处理模块，用于对采集到的舆情数据进行预处理操作，提高数据质量；数据存储模块，用于将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；舆情数据分析模块，用于通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；舆情结果推送模块，用于根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。本发明可以提高交管部门舆情收集的时效性、精准度，进而提高舆情管理的质量和效率，并通过采取相应措施干预以及规避即将出现的风险。
Description
技术领域
本发明涉及城市智慧交通技术领域，具体的说是一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法。
背景技术
公共交通乘客满意度指对公共交通服务的可得性、安全可靠性及便捷舒适度等方面体验的满意程度，其是了解乘客细致化交通需求的重要依据，提高城市公共交通精细化服务水平的重要途径。基于乘客视角开展主观服务质量评价，挖掘服务质量与服务感知差距，通过满意度评价结果定位需改进的服务模块与服务环节。
传统满意度评价数据来源于调查问卷，存在诸多缺陷。如样本量受限，覆盖度低、调查时间离散。受制于调查成本，满意度评价的质量提升空间不大，更无法满足长效监控、精细化服务改进需求；调查结果通常仅反映宏观服务水平，无法定位具体问题及其对应改进措施。
公共交通舆情是乘客对日常服务感知的即时反映，具有动态性、及时性。公共交通客流规模巨大，乘客越来越关注出行服务过程，且随着互联网+公交技术的广泛应用，网络信息反馈平台多样，每日产生交通舆情数据巨大。
传统城市交通舆情归集通常采用122报警电话主动报备的方式进行归集后，根据舆情类型推送到指挥中心不同的部门后，由相应的派警员处置，但这种方式收集到的舆情存在来源覆盖面窄、其他渠道舆情无法及时获取等问题。随着人工智能和云计算技术的发展，城市智慧交通系统得以快速发展。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法，以提高交管部门舆情收集的时效性、精准度，进而提高舆情管理的质量和效率。
第一方面，本发明的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其包括：
舆情信息采集模块，用于实时采集公共交通工具的舆情数据；
舆情信息预处理模块，用于对采集到的舆情数据进行预处理操作，提高数据质量；
数据存储模块，用于将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；
舆情数据分析模块，用于通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
舆情结果推送模块，用于根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
可选的，所涉及舆情信息采集模块通过12123接警信息采集公共交通工具的舆情数据；
所涉及舆情信息采集模块还通过指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集公共交通工具的舆情数据。
可选的，所涉及舆情信息预处理模块对舆情数据进行的预处理操作包括：去噪、滤波、归一化。
可选的，所涉及舆情数据分析模块通过机器学习和深度学习技术对舆情数据包含的舆情类型、位置、时间进行分析，
所涉及舆情结果推送模块将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
第二方面，本发明的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其包括如下步骤：
S1、实时采集公共交通工具的舆情数据；
S2、对采集到的舆情数据进行预处理操作，提高数据质量；
S3、将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；
S4、通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
S5、根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
可选的，执行步骤S1，实时采集公共交通工具的舆情数据来自12123接警信息；
实时采集公共交通工具的舆情数据还来自指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集的舆情信息。
可选的，执行步骤S2，对舆情数据进行的预处理操作包括：去噪、滤波、归一化。
可选的，执行步骤S4，通过机器学习和深度学习技术对舆情数据包含的舆情类型、位置、时间进行分析；
执行步骤S5，将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
本发明的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法，与现有技术相比具有的有益效果是：
本发明可以提高交管部门舆情收集的时效性、精准度，进而提高舆情管理的质量和效率，并通过采取相应措施干预以及规避即将出现的风险。
附图说明
附图1是本发明实施例一的模块连接图；
附图2是本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。
实施例一：
结合附图1，本实施例提出一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其包括：
舆情信息采集模块，用于实时采集公共交通工具的舆情数据，采集的舆情数据可以通过12123接警信息获取，还可以通过指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集；
舆情信息预处理模块，用于对采集到的舆情数据进行去噪、滤波、归一化的预处理操作，提高数据质量；
数据存储模块，用于将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；
舆情数据分析模块，用于通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
舆情结果推送模块，用于根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
本实施例中，舆情数据分析模块具体通过机器学习和深度学习技术对舆情数据包含的舆情类型、位置、时间进行分析，随后，舆情结果推送模块将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
实施例二：
结合附图2，本实施例提出一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其包括如下步骤：
S1、实时采集公共交通工具的舆情数据。
舆情数据来自12123接警信息，还可以来自指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集的舆情信息。
S2、对采集到的舆情数据进行去噪、滤波、归一化的预处理操作，提高数据质量。
S3、将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中。
S4、通过机器学习和深度学习的人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
S5、将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
综上可知，采用本发明的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法，可以提高交管部门舆情收集的时效性、精准度，进而提高舆情管理的质量和效率，并通过采取相应措施干预以及规避即将出现的风险。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (8)
1.一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其特征在于,其包括：
舆情信息采集模块，用于实时采集公共交通工具的舆情数据；
舆情信息预处理模块，用于对采集到的舆情数据进行预处理操作，提高数据质量；
数据存储模块，用于将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；
舆情数据分析模块，用于通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
舆情结果推送模块，用于根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其特征在于，所述舆情信息采集模块通过12123接警信息采集公共交通工具的舆情数据；
所述舆情信息采集模块还通过指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集公共交通工具的舆情数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其特征在于，所述舆情信息预处理模块对舆情数据进行的预处理操作包括：去噪、滤波、归一化。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台，其特征在于，所述舆情数据分析模块通过机器学习和深度学习技术对舆情数据包含的舆情类型、位置、时间进行分析，
所述舆情结果推送模块将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
5.一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其特征在于，其包括如下步骤：
S1、实时采集公共交通工具的舆情数据；
S2、对采集到的舆情数据进行预处理操作，提高数据质量；
S3、将预处理后的舆情数据存储到云端服务器中；
S4、通过人工智能技术对舆情类型、位置、时间进行分析；
S5、根据分析得出的结论将相关信息标注在地图上，并推送到相关部门进行处理，为交管部门提供舆情信息服务和舆情分布特点服务。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其特征在于，执行步骤S1，实时采集公共交通工具的舆情数据来自12123接警信息；
实时采集公共交通工具的舆情数据还来自指定网站、指定舆情类型、指定时间节点采集的舆情信息。
7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其特征在于，执行步骤S2，对舆情数据进行的预处理操作包括：去噪、滤波、归一化。
8.根据权利要求5所述的一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集方法，其特征在于，执行步骤S4，通过机器学习和深度学习技术对舆情数据包含的舆情类型、位置、时间进行分析；
执行步骤S5，将分析结论涉及的舆情类型、位置、时间信息标注在地图上，并推送到相关部门，相关部门通过查看地图上标注的舆情类型、位置、时间信息了解舆情分布特点，进而根据舆情分布特点进行交通管理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311247624.9A CN117332029A (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311247624.9A CN117332029A (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117332029A true CN117332029A (zh) | 2024-01-02 |
Family
ID=89278340
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311247624.9A Pending CN117332029A (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117332029A (zh) |
-
2023
- 2023-09-26 CN CN202311247624.9A patent/CN117332029A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109754594B (zh) | 一种路况信息获取方法及其设备、存储介质、终端 | |
| CN111768030B (zh) | 银行运输配送线路规划方法和装置、设备以及介质 | |
| DE60025978T2 (de) | Vorrichtung und Verfahren für die geostatische Analyse der Ausbreitung eines Funksignals | |
| CN112949715A (zh) | 一种基于svm的轨道交通故障诊断方法 | |
| CN110245704B (zh) | 业务处理方法、装置、存储介质与电子设备 | |
| DE102012223496A1 (de) | Online- und verteiltes optimierungsrahmenwerk für die mobilfunkanalyse | |
| CN115460647B (zh) | 基于eSIM卡和5G基站的物联网故障定位方法及系统 | |
| CN116758723B (zh) | 一种车辆运输监测方法、系统及介质 | |
| CN106169246A (zh) | 一种通过api获取道路实时路况的系统及其方法 | |
| CN114596709B (zh) | 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN113781767A (zh) | 一种基于多源感知的交通数据融合方法及系统 | |
| CN109088793B (zh) | 用于检测网络故障的方法和装置 | |
| EP3836047B1 (fr) | Diagnostique assisté de réseau électrique | |
| CN111488338B (zh) | 应用于风控决策流的模型监控方法及装置 | |
| CN117332029A (zh) | 一种基于人工智能和云计算技术的舆情归集平台及方法 | |
| CN115376325B (zh) | 基于出行链的公共交通换乘数据筛选系统、方法及应用 | |
| CN116863122A (zh) | 一种电表抄表处理方法、装置、云端、系统及介质 | |
| CN112101125A (zh) | 一种快递货物堆积程度的检测方法及装置 | |
| US9607509B2 (en) | Identification of vehicle parking using data from vehicle sensor network | |
| CN116090674A (zh) | 草地退化早期预警方法、装置及系统 | |
| CN116308679A (zh) | 供应链异常订单处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113780371B (zh) | 基于边缘计算与深度学习的绝缘子状态边缘识别方法 | |
| CN113344638B (zh) | 一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置 | |
| CN111830937B (zh) | 车辆故障识别模型的构建、识别方法及装置、管理系统 | |
| CN104978260A (zh) | 软件测试方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |