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微博已经成为现代-最重要的新媒体平台之一,与传统媒体相比,具有及时碎片化、自由开放和大众性等特征.在微博平台爆发的舆情事件也越来越为频繁.因为任何人都可借助微博发布不良观点和评论,而且经过众人的转发和评论后会迅速扩散到整个-网络中,严重的会引发--.面对当前这种传播形式,微博舆情监测的重要性越来越为突显.因此,相关部门必须对微博中的舆情信息进行分析、监测和预测,为进一步的管理和控制做出准备.微博舆情信息监测和分析主要是关注两个问题:
一是解决对海量信息的人工化处理的难题,二是尝试解决网络舆情发现精确度的难题.针对这两大难题,蚁坊软件提出以下微博舆情监测方案:
第一,可通过利用蚁坊软件公司的计算机的文本分析和机器学习的方法设计而成的自动舆情监测分析系统,对微博平台舆情进行实时监测,热点话题信息实时追踪分析,自动预警敏感信息.
第二,可通过改善和优化文本分析、聚类算法等方法,提高文本中舆情语义挖掘的准确性.同样,也可借助蚁坊软件的舆情监测系统,自定义监测目标,对特定微博舆情进行监测,追踪其传播动态变化,深入挖掘分析相关信息数据,生成数据分析简报.
第三,通过蚁坊软件的舆情监测系统捜集一定时间范围内的微博正文信息和评论信息,并对运些信息的文本内容进行分词处理、概念映射处理,消除语义概念的不确定性,最终提取能够反映文本内容的特征.再利用运些内容特征数据进行聚类 形成若干个包含不等数量的信息文档集合,根据各个集合包含信息文档的数目来判定是否网络中的热点事件,在对热点事件的信息文档集合进行褒贬倾向的分析,从而掌握网民对该事件的舆情观点,此来检测微博舆情.
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发布时间:2021-11-22 20:21 点击:212