新媒体舆情监控系统方案

,新媒体舆情监控系统方案,1.现状分析,3.成功案例,2.系统功能与架构,4.应用场景,如何应对舆情监控难点,如何第一时间掌握到“与我相关”的重大事件？如何能准确地收集到“我最需要”的舆情信息？如何能不留死角的全网监控到舆情信息？如何防止网上“神不知鬼不觉”的舆情发生？如何防止网上有害信息泛滥和舆情失控？如何追溯网上重点内容的传播途径？如何化解网络危机？如何应对网络突发公共事件？如何全面掌握社情民意？如何为上级部门推送网络舆情简报？,如何应对舆情事件,应对方法之未雨绸缪参考新闻五要素（人、事、时、地、因）准备危机防控预案应用方法之快速反应根据危机防控预案，快速分类处置常见、特殊事件的基调和处理流程媒体快发，迅速将自己的声音大过媒体进行传播抢发正面、删除负面、终结谣言有问题自己说，少让别人传应对方法之媒体关系纸媒、广播、电视、网络、手机等全方位整合营销,舆情监控的意义,1、当今社会，互联网已经成为中国主流舆论场，占据第一影响力位置。,3、网络是社会信息的集散地，也是社会舆论的放大器。很多言论，是通过网络放大、推进、炒作并形成舆论的。,2、越来越多的企业危机来自于互联网。,1.现状分析,3.成功案例,2.系统功能与架构,4.应用场景,系统整体架构,系统网络架构,目标网站,协同化信息采集信息采集网络,舆情监控系统,数据清洗整合,数据集运算,文本分类,全文搜索,访问控制,统计报表,舆情监测应用逻辑,数据清洗整合转换,文本分类和搜索,信息管理和平台管理,层叠式分类器集群,舆情监控系统特点,微博舆情监控特征,社会化媒体新浪微博腾讯微博搜狐微博人人网其它社交网站,社会化媒体特征快速传播碎片化海量数据去中心化,内置浏览器引擎以采集动态网页内容，弥补普通网络爬虫的不足基于语义标注的精确采集，将碎片化信息结构化转换，便于挖掘深层情报基于云计算框架的跨地域协同化网络爬虫，应对海量的社会化媒体,技术实现,动态网页数据采集,人在浏览器上看到的,网络爬虫看到的,HTML不见了大片的JS代码,无法搜索,内嵌浏览器渲染自动模拟用户点击所见即所得采集方式,碎片化信息的结构化转换,碎片化的内容,转发传播关系,影响力,人口地理特性,性别，城市,社交媒体传播角色,新鲜度,实效影响,碎片化内容,丰富的语义数据,结构化,数据挖掘,情报商业竞争社会舆情品牌口碑,路径分析，社交图谱,语义标注和结构化转换,内容,内容的作者,发布时间,转发数,评论数,原文发布时间,原文转发数,原文评论数,语义标注,FreeFormat,信息采集,语义知识库,第一步：语义标注,第二步：自动算出采集规则,第三步：采集规则发布给协同化爬虫,第四步：采集和结构化转换,后续：入库和文本挖掘,网络爬虫采集云,服务器数据中心,XML/HTTPWebServiceAPI,北京,上海,深圳,广州,网络爬虫,网络爬虫,网络爬虫,网络爬虫,五大功能特色,数据采集全,搜索引擎汇集了绝大部分的网络舆论。借助搜索引擎，我们实现了更全面的网络舆论监测。,覆盖主流搜索引擎,覆盖15万站点的舆论来源,新闻,平面媒体,论坛/社区,博客/微博,系统爬虫,自主研发专为舆情系统设计的智能网络爬虫系统，可以实现高质量的抓取，还支持对新浪微博、腾讯微博、搜狐微博等主要微博平台信息的实时抓取。,数据筛选准,数据分析强,网络舆论的环境分析,载体分布量：新闻、论坛、平媒、博客、微博等载体分布媒体排行：媒体、网民发布声量、转载等排行,监测纬度广,通过网络爬虫技术、站内搜索、搜索引擎多纬度数据采集，建立数据库。,危机预警快,舆情监控适用范围,企业,公关人员,市场人员,客服人员,监测企业话题预警负面信息搜藏精华信息追踪敏感话题监测竞争对手,分析品牌、媒介寻找领袖意见监测营销效果行业热门话题对比竞品,监测解答用户问题监测用户反馈意见分析产品活跃领袖意见监测竞品动态,市场人员,1.现状分析,3.成功案例,2.系统功能与架构,4.应用场景,成功案例,1.现状分析,3.成功案例,2.系统功能与架构,4.应用场景,场景1：微博客服,被动服务了解客户服务需求，快速响应客户需求主动服务监测信息覆盖整个微博平台，哪里需要客户服务，客服帐号的发言就第一时间出现在哪里,场景2：负面信息研判,经过研判模型，对采集数据进行分析，筛选，清洗，整合，剔