下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态...1、环境准备 本地环境： Python 3.7 IDE:Pycharm 库版本： re 2.2.1 lxml 4.6.3 requests 2.24.0 aip 4.15.5 matplotlib 3.2.1...消极比例','积极比例']) df.plot(kind='barh', figsize=(10, 8)) plt.show() 效果图如下所示： 3、总结 在这篇文章中，我们介绍了如何基于python...搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口对新闻进行情感分析，最后统计股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态
以最通用的乐思舆情监控系统为例：通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析等多个环节，实现相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情专报、分析报告、统计报告，为决策层和管理层全面掌握舆情动态...3.信息服务：将采集并分析整理后的信息直接为用户或为用户辅助编辑提供信息服务，如自动生成舆情信息简报、舆情统计分析图表以及追踪已发现的舆论焦点并形成趋势分析，用于辅助各级领导的决策支持。
设计概述 2.1 任务和目标 2.1.1 需求概述 我们的舆情分析系统的需求主要由舆情首页、舆情事件分析页、舆情事件预警这三个需求模块构成。...其中舆情首页包括领域(分类)舆情事件热度表、领域舆情热度趋势、舆情地域分布图，舆情事件分析包括事件文章分析、事件评论分析、舆情事件分析三大块(详细需求令见需求规格说明书)，舆情事件预警包括舆情事件负面评论舆情...5.3.2 后台与前端子系统 舆情页与舆情服务模块 模块描述：用于舆情分析员查看舆情事件、搜索舆情事件、舆情预警 功能描述： a....舆情首页 a) 分类舆情事件热度 b) 分类舆情热度趋势 c) 舆情地域分布图 b....舆情预警 a) 舆情事件负面评论预警； b) 舆情事件负面评论增长预警； c) 舆情事件热度增长预警； c. 舆情事件分析 a) 舆情事件总览 i. 事件关键词分析 ii.
2.3 舆情分析系统功能架构 2.4 系统数据描述 三、功能性需求 3.1 舆情首页需求 3.1.1 领域舆情热度 3.1.2 领域舆情热度时间变化 3.1.3 地域舆情分布 3.2 舆情搜索页需求...参考资料 新浪舆情通：https://yqt.mdata.net/ 二、舆情分析系统概述 2.1 舆情分析系统介绍 我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析...针对舆情总览分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取，如微博、今日头条、知乎等，但主要集中于微博。...我们的舆情分析系统的目的是通过大数据技术实时获取民众舆论并分析舆论变化情况，同时能够提供舆情预警使得可以引导舆情向好的方向发展。...3.1.2 领域舆情热度时间变化 用折线图展示不同领域最近七天的舆情热度变化。 3.1.3 地域舆情分布 用热度地图展示中国范围内所有舆情文章的地域数量分布情况。
需求：一直想试试大数据+舆情分析，虽然数据量不是很大，大概应用一下，看看是否能从海量数据中，提取出主题思想，以看看当前的舆论导向。...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
选择舆情监测系统时，政企应考虑以下几个方面：1. 功能全面性： - 数据来源：系统应能监测多种数据来源，如社交媒体、新闻网站、论坛、博客等。...- 实时监测：系统应具备实时监测能力，及时捕捉舆情动态。 - 数据分析：应具备强大的数据分析功能，包括情感分析、热度分析、趋势分析等。 - 报告生成：能自动生成舆情报告，方便决策者查看和分析。...技术支持： - 人工智能技术：利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，提高舆情分析的准确性和效率。 - 系统稳定性：系统应具备高稳定性，确保在高并发情况下仍能正常运行。...定制化服务： - 个性化定制：根据政企的具体需求，提供定制化的舆情监测解决方案。 - 灵活扩展：系统应具备良好的扩展性，能根据需求增加新功能或模块。6....通过综合考虑以上因素，政企可以选择到适合自身需求的舆情监测系统，提升舆情管理和应对能力。
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。...（整套技术方案可以自研，也可以使用为基础，初步评估flink可以满足我们大部分需求） 数据处理环节有6种类型：组合汇聚数据源、ETL 网页解析、自然语言处理、标签工场标记、自定义python java...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
舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。 ? （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）...刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。 可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，请从这里下载。...幸好，后来它很快被移植到了Python平台。 我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。...除了点评网站之外，你还知道哪些舆情分析的数据来源？欢迎留言分享给大家，我们一起交流讨论。 ----
所以我们需要一个高效的全网舆情分析系统，帮助我们实时的观测舆情。 这个全网舆情分析系统，可以实现百亿条网页数据的存储、实时新增网页的抓取和存储并能对新增网页做实时的元数据提取。...预警设置，我们支持舆情讨论量阈值设置，达到阈值后通知推送业务方，避免错过舆情的黄金参与时间。 这些挖掘后的舆情结果会被推送至需求方，同时也提供接口给各业务方搜索，查询使用。...由于全量分析时效性差，加上舆情往往关注最新的新闻，评论，所以我们必须做增量分析。 如何提供高效的舆情搜索，用户除了订阅固定关键词的舆情以外，做一些关键词搜索。...例如希望了解竞争公司新产品的一些舆情分析。 如何实现新增舆情的实时推送，为了保证舆情的时效性，我们不仅需要持久化舆情分析结果，同时也要支持推送舆情结果。...同样的在结构化增量进入舆情分析平台中，也有类似的问题，抽取后的结构化元数据也需要双写进入舆情分析平台。舆情的分析结果也需要一份写入分布式存储，一份推送至搜索平台。
用户口碑和评价已经成为了游戏运营者非常重视的环节，为了获取用户的评价趋势，游戏运营者需要时时关注贴吧、三方市场的评论，WeTest的舆情功能整合了所有游戏社区信息源，极大的满足了运营者对于舆情监控的需要...互联网的世界瞬息万变，运营者提出对于舆情监控的时效性的新要求，昨天还是最受欢迎的游戏，今天就会骂声一片，我们来看看一款游戏的舆情短时间内会发生什么。 2015年，某游正式公测，开测首日，好评如潮。...什么样的舆情监控是有效的？...WeTest舆情监控在这个时候推出时效性优化新版本，15分钟更新最新舆情监控结果，保证用户掌握每15分钟的市场舆情变化。 ? 如何把WeTest舆情的实时反馈从2小时缩短到15分钟？...WeTest舆情时效性新版本15分钟更新游戏舆情最新数据，为游戏运营者节省更多的时间去做bug修复，去做危机公关，为项目及时挽救经济与口碑的损失！ 你问我为什么这么自信？因为，天下武功，唯快不破。
介绍智能舆情监测与分析是现代社会中重要的技术，通过分析社交媒体、新闻等数据，可以实时了解公众的情绪和观点，帮助企业和政府做出更好的决策。...本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现智能舆情监测与分析。...环境准备首先，我们需要安装一些必要的Python库：pip install pandas numpy scikit-learn tensorflow keras nltk数据准备我们将使用一个模拟的社交媒体数据集...plt.xlabel('Predicted')plt.ylabel('Actual')plt.title('Confusion Matrix')plt.show()应用场景通过以上步骤，我们实现了一个简单的智能舆情监测与分析模型...政策分析：政府部门可以通过舆情分析，了解公众对政策的态度和意见，优化政策制定和实施。总结通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型，用于智能舆情监测与分析。
写在前面 下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态...1 环境准备 本地环境： Python 3.7 IDE:Pycharm 库版本： re 2.2.1 lxml 4.6.3 requests 2.24.0 aip 4.15.5 matplotlib 3.2.1...消极比例','积极比例']) df.plot(kind='barh', figsize=(10, 8)) plt.show() 效果图如下所示： 3 总结 在这篇文章中，我们介绍了如何基于python...搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口对新闻进行情感分析，最后统计股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态
舆情监测是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为.监测技术大多是基于爬虫的, 如果我们把相关热点事件的关键词, 用搜索引擎进行搜索, 并将结果保存到本地,就实现了舆情监测的第一环节:实时获取互联网数据...舆情监测.png 初步实现效果 ?
我们也可以通过网络爬虫采集舆情数据，可以采集新闻，社交，论坛，博客等信息数据。这也是常见的舆情数据获取的方案之一。一般就是通过爬虫程序使用爬虫代理IP对一些有意义的网站进行数据采集。...舆情数据也可以通过在数据交易市场去购买，或者找那些专业的舆情分析团队去获取，但是一般来说说，专业的舆情分析团队，也都是通过爬虫程序使用代理IP去采集的相关数据，从而进行舆情数据分析。...由于短视频的火爆，抖音，快手这两个主流短视频APP，我们也可以通过爬虫程序采集抖音，快手进行舆情数据分析。
今天我们来聊一个同样是站点多数据量的爬取方向，那就是舆情方向的爬虫。图片一般的爬虫是在一台机器上进行爬取某个网站的数据，分布式爬虫是多台机器上同时爬取某个网站的数据。...无论是舆情方向的爬虫还是电商方向的爬虫，要承担的爬取量都是非常大的。少则每日百万数据，多则每日数十亿数据，因此分布式爬虫对这种大型数据的爬取很适用。
在信息爆炸的时代，新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言，非常适合用于构建强大的爬虫工具，并用于抓取和分析新闻数据。...本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析的实战经验，帮助你掌握这一有用的技能。 1、确定目标网站和数据 在开始爬取新闻数据之前，首先需要确定你感兴趣的目标网站和要抓取的数据。...你可以使用Python的自然语言处理库如NLTK和TextBlob，以及机器学习算法来进行舆情分析。...这样可以更直观地展示数据，并帮助你进行更全面的舆情分析。 使用Python编写爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析，是一项非常有用的技能。...希望本文对于你学习和应用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析有所帮助。让我们一起深入学习、实践和掌握这一有用的技能，提升自己在数据分析和舆情分析领域的竞争力！
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。...所谓最新信息，是指近期内的网络舆论，如某个舆情监测主体需要三个月内的信息，那么最新的消息即为三月内的网络舆情信息，更早的帖子和信息则需要归档处理。...网络舆情分析系统的性能是否能满足需求 1.搜索和处理速度快 当网络上有新的舆情信息后，系统是否能在短时间内检索到该信息。
网络舆情分析工作的开展最先需要做好的就是网络舆情的搜集工作，由于互联网信息内容庞杂多样，舆情信息搜集起来困难，所以要进行舆情分析更是难上加难。但若舆情信息收集的不全，就极易导致舆情分析不正确。...那么，到底舆情分析工作要怎么做呢？ 针对此问题，提供了以下舆情分析系统技术解决方案，供各位参考。在了解方案的前，先来说说为什么要采用舆情分析系统进行监测分析。...一、使用舆情分析系统进行监测分析的意义 网络信息化时代，信息数据量庞大，若一味采用人工进行舆情信息分析，容易出现收集的舆情不全、舆情分析不正确等问题。...而通过利用智能化的舆情分析系统进行监测分析，可对网络舆情的走向与信息内容进行实时监测分析，并生成详细的分析数据，为舆情分析报告的制定提供数据支撑。...二、舆情分析系统技术方案 舆情分析系统从数据监测搜集到分析总共分为三大模块，分别是舆情监测搜集、敏感话题预警、舆情趋势分析。 1.
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
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