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文档简介

1、,飔拓舆情监控平台介绍,2017.04,INSIGHTTHEFUTURE,1,.,互联网的发展使舆情需求无处不在,2,.,大数据时代舆情管理的难点在于,网页数据、文档数据、音视频数据等非结构化数据量远远超过结构化数据量。传统数据挖掘、分析算法无法适应非结构化数据，难以把控舆情变化发展规律。,移动互联网的高速发展导致舆情传播比传统方式快几十倍，“秒”级的传播速率对舆情的捕捉和发现要求更高。,硬件设备、数据中心等造价高昂，维护成本高，一般用户难以投入和承受。政府和企业何去何从？,用户深处的行业领域不同，传统的舆情平台难以适应所有的用户。如何在通过的基础上、以尽可能低的成本实现个性化需求考验平台的能

2、力。,分析难度大,成本高昂,个性化差异,响应要求高,3,.,飔拓舆情平台的优势在于,自定义关键字、高效数据采集、多个服务集群并行,全网覆盖监控,4,.,我们的平台是这样的平台,“傻瓜兼专家型”的舆情分析平台,监管,预警,简单来说,管控,5,.,飔拓舆情平台的功能全局,6,.,飔拓舆情平台的核心技术,自主的数据采集技术，分布式部署，统一管理；采集节点覆盖面广，异步抓取保持稳定.,1,无边界海量数据高速入库；统一的数据处理流程，保障数据高效地采集、分析、展现；,2,页面内容解析，垃圾信息过滤；智能分词、上下文语义分析、文本智能摘要；信息自动聚类、分类；个性化聚类、分类；注：所有算法和组件均有自主知

3、识产权，并有专业的挖掘平台供用户实现深度知识发现。,3,舆情趋势分析渠道传播分析热点事件分析网民观点分析情感分析其他业务数据交叉分析,4,智能推送引擎用户行为学习,5,核心技术,数据采集,流式数据平台,文本挖掘,智能分析,深度学习,7,.,平台的监测流程是这样的,飔拓互联网舆情采集,舆情数据存储新闻、微博、博客、论坛、微信（公众号）,舆情数据处理过滤、去重、归类、摘要、关键字识别、情感分析、统计分析、预警、舆情报告,实时舆情监控,海量历史数据,自然语言处理,稳定高效服务,政府机关,企事业单位,各类企业,代理商（机构）,依托自有技术,舆情监测,服务对象,8,.,平台的数据分析流程是这样的,输入,输出,9,.,舆情平台产品形态,10,.,案例分享-政府机关,实时监控大屏,11,.,案例分享-舆情监测,重点在于负面、敏感舆论的发现、追踪、处理、引导，避免舆论风暴的形成。,12,.,案例分享-企业（产品）口碑监测,难点在于信息来源较多、数据稀疏、质量较差，如何过滤垃圾信息、如何进行舆情数据整合并关联分析是口碑监测重点解决的问题。,13,.,案例分享-竞品分析,竞品背后的产品方向和运营策略是竞品分析的

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