网络舆情分析与辅助决策系统设计与开发

发布时间：2020-09-18 13:59

　　进入信息化时代,负面性的网络舆论将会对企业造成严重的影响,开展网络舆情分析,辅助企业科学决策,才能推动企业高质量发展。然而,目前国内政府、企业等舆情监测部门对信息采集的广度和深度还不够,难以满足舆情监控的需求。因此,本文利用信息采集技术、关键词识别技术、全文检索等先进技术,设计和开发了一套网络舆情分析与辅助决策系统。主要取得了以下几方面研究成果:网络舆情信息采集集合了目前主流的信息数据采集技术、云计算技术和数据挖掘技术等,对互联网上的数据及附件等相关信息进行了数据挖掘和分类采集,实现了可自动识别信息的来源、作者、发布时间、主题和内容等。通过互联网舆情数据实时、高速、巨量的处理分析方法,对采集到的数据进行自动分类、计算、自动分析其关键词和舆情级别,并实现对数据的统计和分析。在数据分析和处理上,采用关键词识别技术和文本索引分析技术,通过对web中代码的分析,取得页面中重要的数据信息和重点关键词的特征,作为下一步分析的重要数据。在对该数据进行分析后,通过实现预定好的筛选和判定规则,对数据中的有用信息和无用信息进行分类处理,对无用信息自动过滤掉;而有用的信息存入到数据库中。在对数据的处理中,就要保证数据的采集广度,即网站和论坛等信息来源的广泛性,又要保证数据的采集深度,即数据的挖掘深度和对网页的全覆盖。基于上述关键技术问题的解决,开发了网络舆情分析与辅助决策系统。通过该系统的实施,对互联网中重点的舆情风险事件的监控,并对数据的分析处理和统计分析报表的发布,实现对基于关键词的网络舆情监控和对监控数据的预警和监管。并通过对源页面和事件的关注和跟踪,对舆情信息实现重点监控和发展变化追踪,预判和自动预警。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP311.52
【部分图文】：

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图 2-1 Java2 平台的版本结构在软件开发中，对于多层应用的开发，为了保证其在不同设备上的完整运行，J2EE 为此提供了一个特殊模型，该开发模型可以方便企业快速开发适合企业自身需求的应用。J2EE 的层级结构包含了客户层、中间层和系统层。客户层主要解决客户系统内的其他应用以及防火墙等安全设备问题，中间层则是对企业客户 web容器提供支持，系统层则是通过 API 调用的方式来实现对系统资源的调配和使用。企业版 J2EE 是在 JAVA 的基础上发展起来的，它主要针对企业开发应用中遇到的多层分布式的实际需求，基于 J2EE 开发环境可以很好的利用 JAVA 技术的优势，同时又可以快速开发企业需要的应用。因此，该版本目前使用者相当广泛。2.2.2 Java 开源开发工具Eclipse 平台是在 JAVA 的基础上搭建的一个平台，并提供插件为开发者提供一个强大的开发环境，为用户提供框架和服务。Eclipse 为用户提供的插件包含了一个标准插件库。

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【参考文献】