基于大数据的网络舆情监控系统进行情报收集

发布时间 :2021-09-26 18:09

大数据情况下互联网舆情监测面临的挑战,在大数据情况下,虽然人们的生活方式和生产方式发生了改变,但获取信息和数据的方式更加多样化。但也使网络舆情环境更加复杂,大大提高了网络舆情管理的难度。例如,如何有效地处理海量数据,如何有选择地传播正面信息,而如何有效分散舆论话语权都是大数据情况下出现的挑战,这使得传统的网络舆情监测系统无法满足实际要求,并且迫切需要开发更先进,更科学合理。

数据具有在网络中无限传播的特点,但网民关注的能力有限。两者之间存在较大的矛盾,进一步加大了网络舆情的监控难度。此外,社交媒体也使信息传播速度更快。一些极端的言论和观点容易在网络上找到“同类”,不断增长,加剧了不良思想、不正确概念的传播速度和影响范围。总之,在大数据情况下,很多数据在网络上是随手可得的,这就大大增加了网络舆情的监测和管理难度。

基于大数据的网络舆情监控系统进行情报收集

通过基于大数据的网络舆情监测系统,可以将互联网中的许多信息数据汇总到数据库中,构建全文索引,并且可以对汇总的数据信息的威胁程度进行评估,并对威胁级别进行划分,然后绘制图表以直观清晰地呈现。

基于大数据的网络舆情监测基于Eclipse集成网络开发工具,通过Java语言、BS架构、TCPIP联合协议等,Bootstrap风格的前景网页的开发和设计。通过先进的Scrapy式爬虫框架,以秒为单位对互联网上的舆情数据进行评估,还具有数据备份,存储和迁移的功能。为了更好地管理数据库,数据管理系统采用myspl5.7。一旦在互联网上发布了大数据,就可以通过该系统快速,准确地检索它,并且集成了可视化工具,它也可以自动形成图表,清晰直观地显示各种数据。系统功能模块的功能

数据信息采集模块还具有以下功能:

1、构建网络舆情关键词库,并对关键词库中的每个关键词进行循环检索,除不相关的数据,并保留有效数据,通过自定义方法收集有关互联网舆论的信息。

2、在收集个人信息时,需要获取个人发送内容的时间和信息。



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