舆情监测系统解决方案

方案具有明确的格式和内容规范，要求其具有很强的实践性和可操作性，避免抽象和假大空的内容，那么具体如何制定方案呢？下面是小编为大家整理的《舆情监测系统解决方案》，仅供参考，大家一起来看看吧。

第一篇：舆情监测系统解决方案

云舆情监测系统

随着网络日益的发达，网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，网络成为反映社会舆情的主要载体之一，网络舆情的重要性凸显出来。网络舆论热点层出不穷，各种突发性事件都是通过互联网第一时间扩大传播。网络舆情信息主要来源是新闻评论、bbs、博客等，这些成为政府了解社情民意的直接渠道，也是新形势下政府的重要舆论阵地。因此，网络舆论一旦被错误地控制和引导，将成为影响社会稳定的重大隐患。

舆情监测系统在这样的环境下产生，它可以通过采集各大门户网站信息内容来知晓最新的社情民意，民众的舆论导向。

系统工作流程

采集新闻、论坛网站内容→通过监测系统网站分析、舆情分析第一时间发现敏感、热点话题→由专家学者、评论员或是新闻发言人分析报告、进行及时的舆论引导。

系统介绍

系统对所需信息进行过滤、分析、聚合和数据挖掘，以传播力和影响力作为分析指标，及时发现信息，分析并追踪传播及演变过程，并对指定重点敏感事件进行专项监测与分析。

云舆情监测系统提供对互联网信息(新闻、论坛、博客、贴吧、微博客等)实时采集、内容提取及排重;并且对获取的信息进行全面检索、主题检测、话题聚焦、相关信息推荐;按需求定制主题分类;为舆情研判提供时间趋势、传播路径、话题演化等工具，统计舆情信息，生成舆情报告。

全面实时监测网络舆情

采用定向采集为主、全网监控为辅的方式，自动对新闻(新闻跟帖、新闻评论、RSS)、论坛(回帖、点击数、回复数等)、博客、贴吧、微博客等网络媒体进行全面实时监测。 智能处理舆情信息

对互联网舆情信息自动提取关键词、摘要、分类、聚类、主题检测、关联分析、情感分析。

完善的舆情监控业务

自动监测敏感信息，自动聚焦热点话题，自动追踪潜在舆情事件。可预置审核流程，逐级审核、上报舆情信息。自动探测页面删除状态，统计研判网络舆情，生成可定制舆情报告。提供对本地网站的属地化管理，支持违规网站信息统计管理。

行业特色功能

支持实现对网络舆论导向的全面掌控、效果评估。

第二篇：舆情信息监测服务系统

舆情信息监测服务系统是一个高度集成的专业化数据检索和分析系统，总体上包括舆情信息采集、舆情分析引擎、舆情监测应用三个核心功能。从互联网采集新闻、论坛、博客、微博、平面媒体、微博等舆情信息，并存储到舆情数据库中，并通过舆情搜索引擎对海量的舆情数据进行实时索引。对采集的数据进行智能筛选，萃取准确的舆情信息。舆情分析引擎负责舆情数据库进行智能分析和加工。舆情服务平台把舆情数据库中经过加工处理的舆情数据发布到Web界面上并展示给客户。客户通过舆情服务平台浏览舆情信息，通过简报生产等功能完成对舆情的深度加工。整个系统结合了C/S、B/S两种不同的应用模式，并形成了优势互补。系统共分四大功能模块。分别为：信息采集功能、信息处理功能、舆情分析功能、舆情展示功能。

(1)信息采集

信息采集可自定义监测站点击监测关键词，新闻、论坛、博客、微博。结合元搜索技术(搜索引擎结果补充)，确保信息全面性。

定向抓取源：云腾舆情监测分析系统收录7000个监测网站，包含站点数约为15万个站点，对这些站点中的新闻，论坛，博客等实现全面的抓取，同时支持对主流新闻网页分页、评论内容的采集以及对评论点击数、回帖数的抓取。

搜索引擎结果：云腾智能爬虫系统还可以自动跟踪多个搜索引擎的搜索结果，对监测数据进行补充。

自定义URL来源采集频率：除系统常规监测范围外，还可以自定义需要重点监测的信

息，客户可以设定采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等，以便及时发现目标信息源的最新变化，并以最快的速度将个性化关注内容采集到本地。

(2)信息处理

垃圾信息过滤：基于机器学习的垃圾过滤机制可以自动过滤广告、水贴等无效垃圾信息。

智能去重：采用“文章相似度技术”，根据文档内容的匹配度确定是否重复、去重的级别;根据不同的需要特点分为：URL去重、标题去重、正文去重三个级别。

HTML内容提取：采用自主知识产权的HTML网页文本萃取技术自动提取任意复杂网页中的标题、内容、作者、发布时间等信息，自动跟踪文章分页;对于论坛信息自动分析主贴、回帖以及作者等信息。

快照保存：对于每个经过抓取和处理的网页，系统都存有一个纯文本的备份，方便客户快速浏览，也方便客户查看被删除的文章或帖子。

(3)舆情分析

文章权重计算：综合网站重要程度、文章出现位置、主题相关度、危机程度、点击回复次数、传播数量以及客户自定义规则等复杂参数计算的文章权重，加上基于自然语言处理技术的训练系统，能准确分析出重要舆情信息。

传播轨迹分析：系统可以对于一段时间(自定义范围)内的舆情信息走势进行分析展示，同时可以以不同的载体如论坛、新闻等分类呈现。

自动分类与情感分析：将自然语言处理技术(NLP)应用于舆情监测领域，对信息精准分类并自动做情感分析。

相似文章聚类去重：基于自然语言处理技术，系统根据文章内容相似程度技术相似文章，方便获取同一内容文章的所有传播网站。采用“文章相似性技术”，根据文档内容的匹配程

度确定是否重复、去重的级别;根据不同的需要特点分为：URL去重、标题去重、正文去重三个级别。在详细信息列表里，分为“过滤”与“不过滤”，展示相关文章;媒体覆盖分析：系统可以对于监测信息的媒体类型进行展示，同时对于信息的主要传播媒体自动识别，进行综合分析，以图表呈现。

(4)舆情展示

在舆情信息呈现上，信息监测平台支持多种互联网终端设备和接入方式。除了传统的移动设备Web网页接入方式，还可以通过短信、邮件对信息进行及时推送，同时还可以通过移动设备客户端(Android客户端、iOS客户端、平板电脑客户端等 如图 )进行信息交互。

WEB客户界面：基于云计算模式，客户可以使用WEB浏览器随时登陆系统，在客户界面对舆情状况进行全面的了解。客户界面包含了如舆情走势、舆情详细信息、最新微博信息、载体覆盖情况等主要内容，并以列表以及图表展示等可视化方式呈现，方便客户查看。导航栏清晰明了，方便我们中心查看各种分类;实时搜索功能，可以自定义搜索条件查看系统抓取的最新监测信息;支持关键词组分类、媒体类型分类、信息属性分类查看。

舆情预警：预警级别显示，显示当日舆情级别，方便客户整体把握，同时呈现预警信息走势和预警信息列表。建立多个舆情指标，对于突飞舆情自动发出舆情信号，在最短时间内通过邮件方式通知客户，辅助进行舆情干预和引导。

舆情分析报告：根据舆情分析引擎处理后的结果库生产报告，客户可通过浏览器浏览，并且可以导出生成为Word、PDF等格式的本地文档。方便客户对不同时段的重点和热点以及对事件舆情数据的把握。

第三篇：舆情监测系统的主要流程

舆情监控，整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

天互云镜舆情监控系统的大致工作流程分为如下三个部分：

1.制定危机预警方案。针对各种类型的危机事件，制定比较详尽的判断标准和预警方案，以做到有所准备，一旦危机出现便有章可循、对症下药。此步骤主要是确定好监控的目标网站和过滤关键词。

2.密切关注事态发展。保持第一时间知悉事态发展，加强监测力度。这个可以通过第一时间大量采集、汇总各种互联网上的信息。

3.及时传递和沟通信息。即与舆论危机涉及的政府相关部门保持紧密沟通。建立和运用这种信息沟通机制，已经成为网络舆情管理部门的重要经验。以上海为例，无论在涉日舆情、地铁调价，还是城管打人等“网络热点舆情”处理上，各部门协同作战、相互配合、共同商议，判断危机走向，对预案进行适当修正和调整，以符合实际所需是危机应对的重要措施。

第四篇：及时渔舆情监测系统案例

一、某政府部门：搭建及时有效的舆情监测系统

随着互联网技术的快速发展，舆情监控已经成为有关政府部门的一项重要工作。政府舆情监测，除了准确及时地发现舆情事件，有效地防止负面事件的发生以外，还有利于及时了解社会各阶层对社会存在和发展所持有的情绪、态度和看法、意见和行为倾向。某政府部门的职责主要是针对一些突发事件，提前了解动向，采取有效的防范措施，另外可以对一些错误的、不实的舆论及时地做出正确的引导，以便提前主动地采取应对措施和方案。

此政府部门经过再三筛选，最终选择中科汇联作为合作伙伴，搭建舆情监测系统，所监测范围涉及公共安全、重大事件、突发事件、环境污染、政府政策、政府行为、政府决策与群众利益的关系等方面。 此舆情监测系统的建立，确立境内、境外二种采集途径，确保监测全方位覆盖，信息无死角，支持按需定制及专业分析师解读，专业分析师会随时间不断分析，增加更新信息源与关键词，使政府部门的监测范围保持持续优化。

为使此政府部门能够更加直观有效地进行信息分析对比，此系统支持多种方式的信息综合显示，以多角度、多层次展示信息特点，揭示数据规律，帮助政府预判所收集到舆情信息的未来走势，最后将相关舆论信息及时、全面、准确地回馈给政府部门。与此同时，政府部门也会相应采取一些应对措施，及时发布一些有利于群众利益的政策，有效地降低了突发事件的风险。

由中科汇联搭建的舆情监测系统，为此政府部门了解社会民意添加了新渠道，为缓解社会矛盾拓宽了新途径，为监督政府行政提供了新平台，为引导网络问政增添了新空间。

二、某主流媒体：跟踪舆情信息，把握媒体舆论导向

媒体作为连接个体和社会的重要平台，在舆论监督、价值导向方面都有着不可或缺的作用。也只有通过媒体，公众才能在纷繁复杂的物质世界中轻松地了解周边的生活。某主流媒体深知自己的责任重大，自创办以来一直坚持正确的舆论导向，客观报道世界多极化、经济全球化、文明多样化，一直致力于促进中国新闻信息真实、准确、全面、客观传播，为中国的和谐发展和世界的和平共处起到了积极的推动作用。

网络媒体自觉承担应有的社会责任，所有违法行为都能依法受到惩处，是当代社会信息传播更加合法、理性、高效、有序的前提和基础。为了更好地跟踪社会舆情，准确把握网络舆论导向，及时如实地反映人民心声，播报国家政策，了解国内外相关动态，此主流媒体最终选择了中科汇联的及时渔舆情监测系统。

中科汇联及时渔网络舆情监测系统，是将智慧搜索技术应用在网络舆论情报服务的创新产品，采用云采集、极性判断、情感分析、结构分析、地域分析、环境分析等自动化深度分析技术，帮助此媒体及时发现国内外主流媒体、论坛、博客、新闻、微博等网站里的舆情信息，并对危机信息及时报警，可通过设定的权重体系，主动发现、跟踪热点及事件发展态势，及时反馈到系统，或通过邮件、短信、IM形式通知，充分满足了此媒体的舆情需要，让此媒体准确地了解了民意动向，坚持了正确的舆论导向，维护了网络空间的秩序和安全。

三、某集团公司：基于用户需求的互联网舆情分析系统

某集团公司一直致力于某产品的研发和创新，经过长期的发展，该公司的产品已经初步建立起了良好的营销口碑。随着公司的不断发展壮大和用户数量的不断增多，为了更加准确判断市场环境，更加准确分析用户需求信息，为用户提供更好的服务，开发出更好的产品，该集团公司与中科汇联建立了合作关系。

中科汇联为该集团公司搭建了基于用户需求的互联网舆情分析系统，准确全面地获取了用户的需求信息，为该企业第一时间发现危机信息、第一时间发布准确信息、第一时间维护企业形象，提高了网络舆情环境监测能力。另外此集团公司各部门也可以根据相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

此系统搭配分钟级抓取能力，完美地实现简单配置即时使用。其独有的智能采集器，无需过多人工参与，只需简单配置，即可从复杂、无规则的HTML网页中自动分析文章内容、标题、发布时间、来源、作者等需要的结构化信息，自动去除掉版权、广告等无关信息，准确获取有效信息。通过给该集团公司建立舆情事件案例集、数据库、探索新媒体环境下企业舆情危机的特征和发展、演变规律，及时发现并挖掘用户的需求信息。

在此舆情监测系统的帮助之下，此集团公司研发出一系列更加优质的产品，大大改善了产品的质量和公司的业绩，赢得了更多的客户群。

第五篇：最新舆情监测系统采集技术分享

舆情系统原理-参考

舆情调查软件就从舆情监测系统的架构说起是：

1、舆情采集系统：

一、只要是互联网上发生的与“我”相关的舆情信息，都可以第一时间监测到，并且以最直观的方式显示出来，“一网打尽，一目了然”。监测网站类型包括：新闻、论坛、博客、贴吧、微博、电子报、搜索引擎等。

二、对于重点舆情以及负面信息通过手机短信等方式及时预警，不需要有专人值守就可以随时掌握舆情。

三、自动分析舆情信息的发展变化趋势、舆情信息的首发网站、作者、转载情况、热度变化、评估干预处理之后的效果等。

四、自动生成各种统计分析报表和舆情报告，助力舆情工作。配合相应的工作机制，可以有效提升舆情监管的质量和效率，提升舆情应对水平。

五、除了提供系统级7*24小时的运维服务，还配备专门的舆情分析师协助监测，人工预警。 系统建设目标是整合互联网信息渠道，形成系统、有效的舆情监测机制。实现系统运行，监控互联网信息、新浪、腾讯等主要微博微博，对其进行实时数据采集、全网监控、分析、检索，对敏感信息进行预警，防止负面信息传播，对重大事件做出最及时的反应和相应处理建议。并对近一段时期的热点问题、敏感词句进行搜索，从而掌握网络舆情，辅助领导决策服务。

主要的门户网站，主要的报纸、主要的大型网络论坛、社区、贴吧、博客、微博。例如新浪新闻、各大报纸的电子报、天涯论坛、新浪微博、百度贴吧等。 各类与我相关的以及区域内有影响力的网站。 百度、谷歌、360搜索等搜索引擎。 论论坛搜索，博客搜索、微博搜索等专业搜索引擎。 重点网站提供的站内搜索等。

2、舆情分析系统：

分析引擎是本系统的关键组成部分。其主要作用是对采集系统采集的数据，自动进行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析舆情级别、自动生成热点、负面舆情研判、自动分类、自动生成专题、转载计算、自动抽取舆情要素和关键词、自动摘要、自动预警、自动生成统计图表等功能。例如：多瑞科舆情数据分析站系统引擎内置了政府舆情模型、企业舆情模型和垂直监控模型，这些分析模型，是在多年舆情行业中按照客户的实际需求，不断重构和完善起来的，具有良好的实际应用效果。在实际项目中，不用通过二次开发就可以全面满足政府、企业单独应用。或者通过SAAS平台完成从上到下的垂直监测需求。对于特殊的应用需要，分析引擎还支持扩展插件，用于快速完成二次开发，支持各种需求定制。

3、舆情服务平台：

主要是用户进行日常舆情管理的平台，能够及时接受舆情信息，进行一些常规的舆情管理工作。 4.舆情系统原理: 全网舆情监测的手段：数据源的获取是做舆情监测的第一步，有了米才能做粥嘛。从获取的方法上有简单的取巧办法，也有复杂到需要应对各类网站难题的情况。 方法大致如下： 使用搜索入口作为捷径

搜索入口有两类：一类是搜索引擎的入口， 一类是网站的站内搜索。 做舆情监测往往是有主题、有定向的去做， 所以很容易就可以找到监测对象相关的关键字，然后利用这些关键字去各类搜索入口爬取数据。

当然也会遇到反扒的问题，例如你长时间、高频次的爬取搜索引擎的结果页面，网站的反扒策略就会被触发，让你输入验证码来核实是否是人类行为。 使用搜索入口作为捷径也会带来一些好处，除了爬取门槛低，不需要自己收录各类网站信息外，另一个特别明显的好处是可验证性非常好，程序搜索跟人搜索的结果会是一致的， 所以人很难验证出你获取的数据有偏颇。 爬虫根据网站入口遍历爬取网站内容

第一步要规划好待爬取的网站有哪些? 根据不同的业务场景梳理不同的网站列表， 例如主题中谈到的只要监测热门的话题，这部分最容易的就是找门户类、热门类网站，爬取他们的首页推荐，做文章的聚合，这样就知道哪类是最热门的了。思路很简单，大家都关注的就是热门。至于内容网站怎么判断热门，这个是可以有反馈机制的：一类是编辑推荐;一类是用户行为点击收集，然后反馈排序到首页。

第二步是使用爬虫获取数据。爬虫怎么写是个非常大的话题，在这里不展开说明，需要提一嘴的是， 爬虫是个门槛很低但是上升曲线极高的技术。难度在于：网站五花八门;反扒策略各有不同;数据获取后怎么提取到想要的内容。 数据检索与聚合

数据获取下来后哪些是你关心的、 哪些是垃圾噪声，需要用一些NLP处理算法来解决这些问题。这方面门槛高、难度大。首先大规模的数据如何被有效的检索使用就是个难题。 比如一天收录一百万个页面(真实环境往往比这个数量级高很多)，上百G的数据如何存储、如何检索都是难题。值得高兴的是业内已经有一些成熟的方案，比如使用solr或者es来做存储检索， 但随着数据量的增多、增大，这些也会面临着各种问题。

通常对热门的判断逻辑是被各家网站转载、报道的多， 所以使用NLP的手段来做相似性计算是必须的，业内常用的方法有Simhash或者计算相似性余弦夹角。有些场景不单单是文章相似，还需要把类似谈及的文章都做聚合，这时就需要用到一些聚类算法，例如LDA算法。从实践经验来看，聚类算法的效果良莠不齐， 需要根据文本特征的情况来测试。

目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。首先，手工监测存在天然局限性。通过安排固定人手24小时值班，不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词，是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。由于受到每个人主观思想的限制，手工监测总会有观察盲区，总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方，且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变;同时，人不是机器，长期反复监测容易导致疲劳，经常会使得该判断出来的舆情，一不留神就漏掉了。这些都会在实时性和准确性上存在很大波动。

其次是过度依赖搜索引擎。人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索结果受关键词影响很大外，搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站，而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。但是网民发表意见最多的地方，恰恰是这些提供互动功能的网站。更进一步的，搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性，因此不能实时搜索到最新的网页更新。因此，搜索引擎不能为我们提供问题的全貌，因为它只针对关键词而不针对问题，所以谈不上全面性;搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果，因为不仅是它的内容更新不够快，而且它也不能提供针对时效性的服务，所以谈不上及时性;搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果，而且是以杂乱无章的形式，对于我们关心什么，它一无所知，所以它给出的结果是所有人都关心的，而非我关心的，因此也谈不上准确性。可见，我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情，需要提出全新的技术手段来获知网络舆情，并跟踪和分析舆情。

因此，要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性，最可靠的办法就是使用自动化的多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统，依靠软件系统来消除人工方式的不足，依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络，跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹，并自动地整理生成日报/周报等报告，将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起.