大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 上一篇文章我们说到了：大数据开源舆情分析系统-数据采集技术架构浅析 今天跟大家来聊聊我们舆情系统中的数据处理部分是怎么样的工作机制。...简述 舆情系统的数据处理部分我们定义为：数据工厂。 数据工厂，是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台，同时能够管理所有的数据库的备份方案。...Elasticsearch 储存加工好的数据、去掉样式的原文信息，以及打上各种标签的数据，储存在分布式搜索中，这样便于用户对数据的检索。...情感分析 百度飞桨，我们使用了 PaddleHub 深度学习框架并且采用了 Senta模型 ，这个方案上手很简单，在百度飞桨官方网站上有详细内容，这里就不赘述了。...开源舆情系统 项目地址： https://gitee.com/stonedtx/yuqing 在线体验系统 环境地址：http://open-yuqing.stonedt.com/ 用户名：13900000000
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
大数据时代的到来，仍然有许多人不知道代理IP是什么。技术时代的发展给我们的社会带来了诸多便利，同时也给人们的娱乐生活带来了更多选择。...随着互联网大数据、云计算、网络爬虫依托全球领先的情绪分析技术和海量互联网信息情报分析帮助客户全方位感知舆情的重要性，深入挖掘潜在价值用户，满足多方面的营销需求。...舆情分析解决方案： 1、舆情管理 监测企业品牌在网络上的品牌形象，及时掌控网络舆论信息；成熟的品牌管理体系，快速优化敏感信息，主动传播，引导良好的品牌形象 2、数据采集 网络爬虫技术人员通过亿牛云爬虫代理加强版代理...通过这些数据信息分析客户需求。对某一网络事件在互联网上的整体传播情况，收集全网数据进行分析。 3、数据观察。...通过采集到的数据信息，对用户线上和线下行为深度洞察构建清晰、准确分析，为客户提供丰富的用分析报告，帮助客户全方位了解，更深入挖掘潜在价值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 网络聚集的人气、展开的场景与揭示的真相，不仅会推动新闻事件的发展、形成网络舆论，甚至还会直接影响社会主流舆论、推动社会变革。...对舆情监测主体来说，如何加强对网络舆情的实时全面监测，并对其做出及时反馈、防患于未然；如何利用现代信息技术做好网络舆情分析，从而进行有效引导和控制；如何化解网络舆情危机，实现网络舆情的高效管理是一项任重而道远的任务...在网络舆情分析和管理中，舆情监测主体的业务需求是基础和根本，业务需求的满足与否，是评判网络舆情分析系统的核心指标。...网络舆情分析系统的评判指标参考项，如下： 网络舆情分析系统的功能是否能满足需求 1.获取关注范围内网络媒体平台的最新信息 所谓关注范围，是指每个单位会有自己关注的网络媒体平台。...界面力求协调美观，能够吸引用户的注意力，合理利用界面空间，风格基本一致，字体、按钮大小等比例得当，给用户良好的操作体验。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...系统分析： 高校舆情分析拟实现如下功能，采集微博、贴吧、学校官网的舆情信息，对这些舆情进行数据分析、情感分析，提取关键词，生成词云分析，情感分析图，实时监测舆情动态。...系统设计： 前端：采用layui+echarts实现图表的展示，数据分析的结果 后端：采用requests实现数据的采集，利用flask+mysql搭建web网站框架，利用机器学习的中文分词、情感分析等技术生成词云分析...、关键词提取、情感分析等功能 系统难点：采集微博、贴吧的数据，利用机器学习的知识生成词云分析、情感分析 系统实现如下 数据采集模块： 采集到的数据如下图所示 微博信息 微博帖子信息微博评论信息 贴吧信息...贴吧帖子帖子回复信息 学校官网信息 利用这些信息，我们可以进行关键词提取，生成词云图 也可以利用这些信息构建我们的舆情分析系统，如下图所示 情感分析微博舆情分析热门微博列表 演示视频：高校舆情分析系统
自然语言处理（NLP）技术的崛起为舆情分析提供了一把智能的解锁大众情绪的钥匙。本文将深入剖析NLP在舆情分析中的关键技术、实际应用案例，以及未来的发展趋势和面临的挑战。1....舆情分析基础1.1 舆情分析的定义舆情分析是一种通过系统收集、整理和分析公众言论和媒体报道的方法，旨在了解社会大众对特定事件、话题或实体的态度、情感和观点。...NLP在舆情分析中的关键技术2.1 情感分析情感分析是舆情分析的核心技术，通过判断文本中的情感色彩（如积极、消极或中性），帮助分析言论的情感倾向。这对于捕捉大众对事件、产品或话题的态度至关重要。...未来发展趋势与挑战4.1 发展趋势多模态舆情分析： 结合文本、图像、视频等多模态信息，提高舆情分析的全面性和准确性。深度学习在舆情分析的应用： 利用深度学习模型，提高情感分析和实体识别的精度。...实时分析和预测： 发展实时舆情分析系统，能够在舆情爆发前进行预测和干预。4.2 面临的挑战信息噪音过滤： 处理社交媒体等平台上大量无关或虚假信息，提高舆情分析的精准度。
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html python 舆情分析 nlp主题分析 （2）-结合...1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息； 2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp...库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类； 3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调查主体的用户类别概况； 4、lda主题分析，对博文做主题分析，依据top3主题关键字，对博文群主类看法进行分析...；对正、负向评论做一次主题分析，并分别分析观点； 第1、2已完成，但是原始的积极和负面词料库不是特别好。...最后一步是进行评论分析，本篇文章是学习gensim的使用方法。
舆情分析系统的特点是： 数据量很大，一个月可能就有上亿条数据，有来自爬虫的，也有可能是从其他渠道采购过来的； 数据有时效性，时间比较近的数据价值比较大； 数据查询条件很复杂。 1....原有架构 ---- 我们之前给客户开发了一个舆情分析系统，大致架构如图： （实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。...图是使用Excalidraw画的） 系统对数据划分了三个层次： 最近三个月的是价值最大的，经常需要查询，所以存ES； 最近一年的数据也是要用的，只是频类低很多，保存在了MySQL； 一年以上的历史数据很少用到...原有架构的问题 ---- 首先最重要的问题是，最近一年的数据查询很慢很慢，只能以任务的形式提交，凌晨的时候安排执行，而且非常耗时耗资源。...还有一个选择，就是使用ClickHouse或者DorisDB之类的MPP数据库（也是列式数据库），分析性能自然比ES强，存储成本也低很多（据网上有人测试，相同的数据，在ES中600TB，而在CH中是100TB
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...研究实践角度的”好“ 那是不是想法只要够”新“就好呢？是不是越新越好呢？我认为应该还不是。因为，只有能做得出来的想法才有资格被分析好不好。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...现在很多自然语言处理任务的Leaderboard上的最新算法，就是通过分析错误样例来有针对性改进算法的 [1]。 类比法。
项目场景：以微博为数据源，分析新冠疫苗舆情的主题演化和情感波动趋势，结合时事进行验证，从而得出特殊事件对于舆情的特定影响，为突发公共事件的社交媒体舆情合理引导提供建议。...1.LDA主题分析 数据源：博文内容 文本处理：去重、剔除字数较少的博文、特殊符号清洗。...主题数的确定：使用困惑度和一致性两个判断指标，设置一个区间，判断该主题数区间内容的困惑度和一致性指标的趋势，选择能使二者都取得较高水平的主题数。主题分析：将文本按月切分，分别进行分析。...输出内容：1.每个博文的主题标签 2.每个主题的关键词 3.每个主题的关键词及占比 4.每个主题的博文数量 5.主题可视化 代码见github 2.情感分析 输入：评论数据。...print(data_df) data_df.to_excel('情感降维.xlsx')#将情感值存入excel 最终可以得到情感时序折线图： 3.主题相似度计算 这里使用文本相似度计算分析出不同时间段的同一主题的演化联系
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。...我用Python爬取并分析了B站众多网友的评论，并得出一系列分析结论。...3.1 读取数据用read_csv读取刚才爬取的B站评论数据：查看前3行及数据形状：3.2 数据清洗处理空值及重复值：3.3 可视化3.3.1 IP属地分析-柱形图结论：从柱形图来看，山东位居首位，说明淄博烧烤也受到本地人大力支持...3.3.2 评论时间分析-折线图结论：从折线图来看，4月26日左右达到讨论热度顶峰，其次是5月1号即五一劳动节假期第一天，大量网友的"进淄赶烤"也制造了新的讨论热度。...，"淄博"、"烧烤"、"山东"、"好吃"、"城市"、"好"、"物价"等正面词汇字体较大，体现出众多网友对以「淄博烧烤」为代表的后疫情时代人间烟火的美好向往。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
性能分析小案例系列，可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 在做性能测试时，我们会需要对 Linux 系统的性能指标进行分析...pidstat 的输出进一步观察是否是某个进程导致的问题 找出 CPU 使用率偏高的进程之后就要用进程分析工具来分析进程的行为 比如使用 strace 分析系统调用情况，perf 分析调用链中各级函数的执行情况...栗子二 top 看到平均负载升高 通过 vmstat 查看 R 状态和 B 状态的进程数，是否有数量上的异常 如果不可中断状态的进程数过多，需要做 I/O 的分析，可以通过 dstat 或 sar 工具来分析...I/O 如果是运行状态的进程数过多，可以通过 pidstat 确认处于运行状态的进程，然后用进程分析工具做进一步分析 栗子三 top 看到软中断 CPU 使用率（si）偏高，进程列表能看到软中断进程...CPU 使用率也偏高 可以根据读取 查看软中断类型和变化频率 /proc/softirqs 如果是网络相关软中断导致的问题，可以进一步通过网络分析工具 sar、tcpdump 来分析
只是，大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。普通人应该怎么理解大数据？普通人又该怎么玩大数据呢？今天，本文就给大家分析一下，大数据到底是个什么鬼？...随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...以前单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代，运用大数据的处理与分析，为我们的生活创造出前所未有的可量化的维度。对我们而言，危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性。...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
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