輿情監測
行業存在問題

•     社會公共事件網民多種理解容易產生網絡輿情;
•     虛假信息和不良信息引發錯誤輿論導向;
•     需要堅持主動防御,形成正面輿論的強勢;
•     領導決策需要全面了解社情民意這類輿情信息;
•     傳統輿情監控無法做到視頻內容層面監控,監測范圍有缺失;

解決方案概述

      基于云計算的全媒體輿情監測通過信息化手段利用云計算機技術對IPTV、互聯網音視頻、互聯網信息(新聞、論壇、博客等)實時監測、采集、內容提取及排重和排序;并且對獲取的信息進行全面檢索、主題檢測、專題聚焦、主題演化分析、話題傳播分析;按照業務需求定制信息分類規則和排序;為用戶輔助編輯提供信息服務,如信息預警、自動形成網絡信息報告、追蹤已發現的信息焦點等。
      我公司提出獨有的視頻內容輿情分析技術,利用視頻分析手段對視頻內容進行反饋分析,和語義分析關聯,形成輿情傳播的圖形映射。     


      基于云計算的輿情監控下圖所示:

 

特點

多終端輿情展示(PC、PAD、手機)
      支持多種屏幕終端的輿情信息查詢及展示;
      自動完成多種屏幕終端信息適配;
全媒體輿情采集(互聯網輿情檢索與電視新聞拆條)
      輿情采集實現了基于網頁結構的統計分析算法,能夠自動識別、分隔出論壇和新聞評論中的每一個貼子及其評論信息,滿足輿情分析的需要庫;
      獨特的視頻內容爬取技術,對IPTV、互聯網視頻內容形成視頻摘要,形成輿情圖形映射,對新聞類可以實現拆條;
智能化輿情分析(敏感詞分析與音視頻深度解析)
      基于內容相似的智能聚類技術,自動發現網絡的熱點詞匯,包括熱點人名、地名、機構名以及其他熱點詞匯,并通過關聯技術組織一起,直觀地了解網絡熱點;
      對公共平臺上的信息跟蹤、持續、反饋的熱度、討論的深度,根據信息的重要程度,實現內容提取和過濾;
      對于熱點輿情系統可做到持續追蹤,通過趨勢分析圖和傳播鏈分析圖等技術還原熱點事件報道的趨勢及來龍去脈,完成輿情進行研判;
敏感輿情辦理(輿情檢索與待辦輿情分類)
      完整的工作流審批流程,實現疑似違規節目的取證及審批;
      自動聚合網絡新聞并自動進行褒貶傾向,對輿情對象進行聚類分析和褒貶分析;
      基于統計和機器學習的文本過濾技術,以及獨具特色的文本的褒貶傾向分析技術,準確識別信息;
輿情專題自動聚類
      基于相似性算法的自動聚類技術,可以把一條新聞和相關的新聞、BBS評論、博客評論等信息關聯到一起,自動對每天采集的海量的、無類別的輿情進行歸類;
      熱點專題總分布、重點預警事件總分布、各類重點預警事件分布;
      對突發事件進行跨時間、跨空間綜合分析,獲知事件發生的全貌并預測事件發展的趨勢,形成專題輿情;
個性化輿情報警及預警
      根據輿情指標和輿情分類的結果評估和分析當前的宏觀輿情態勢,自動發出預警信號,輔助相關人員對輿情進行干預和引導;
      提供全國與各地輿情對比功能,幫助用戶及時準確把握宏觀輿情走勢;
      提供信息預警機制,可以將短時間內發生的突發熱點事件以及敏感新聞通過短信或郵件的方式通知用;

關鍵技術

•     互聯網搜索引擎技術
•     數據挖掘技術
•     視頻分析技術
•     工作流技術
•     敏感圖像識別技術
•     語音識別
•     全文檢索分析

價值

      基于云計算的輿情監測系統,將全媒體作為監測對象,實現多終端多屏幕展示,輿情分析的視頻分析及語義分析等充分利用云平臺的資源運算,輿情信息歸類、過濾、統計、挖掘等。主要體現在以下幾個方面:
•     欄目配置簡單,展示良好的用戶體驗;
•     完整權限管理,實現系統的高安全性;
•     視頻輿情摘要,體現多源輿情分析監測;
•     深度輿情分析,還原輿論熱點發生真相;
•     多終端輿情展示,快捷高效輿情干預;

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