大数据时代下的网络舆情监测分析解决方案

近年来，大数据不断渗透到社会各行各业，给各个领域带来变革性影响，正成为各个行业创新的动力和推动力。在此期间，随着互联网社交技术的不断发展和创新，人们越来越习惯于通过社交媒体，微信，抖音和新闻APP等媒体平台共享各种信息数据，表达需求和提出想法，并得到广泛传播。他们每天在这些平台上，数据量高达数百亿甚至数千亿。这些大量的社会舆情信息数据构成了互联网大数据的重要组成部分。

而在这个时候，政府要想更好的收集民意、民生热点，企业要想快速，全面查找负面舆论、品牌口碑动态以及为市场发展需要，了解行业动态和竞争对手信息时，就存在很大的挑战。

今天，尽管互联网已成为一种收集公众舆论获取相关关注信息的一种非常有效的方式。但是，由于缺乏相应的技术，很多时候只能借助于人工来开展网络舆情监测分析工作，以收集和分析信息。而在这种背景下，一旦发生舆论危机事件之后，却难以及时有效地获取深入，并掌握高质量的在线舆论信息，通常导致被动处理舆论危机事件。

大数据时代下的网络舆情监测分析解决方案

因此，在这种背景下，网络舆情监测分析行业得以发展，以适应大数据时代下的舆情监测与分析需求。市场上也涌现出了一批和识微商情监测系统（以下简称识微商情）这样相类似的互联网舆情监测系统。

它的主要重点是通过对全网海量信息的全天候实时监测收集，智能语义分析，自然语言处理，数据挖掘和机器学习技术，持续监控网站，论坛，博客，社交媒体，新闻媒体，微信、短视频平台和其他互联网公开信息。能够帮助用户准确掌握各种信息和信息变化趋势，从庞大的大数据世界中发现危机事件的征兆，总结舆论的观点和规律，自动分析公众的态度情感、核心诉求，结合历史相似性和类似事件来预测趋势为用户做出响应提供方向指引和为决策参考依据。

互联网舆情监测系统-识微商情

1.监测范围：提供全网舆情监测，覆盖新闻媒体、社交媒体、主流门户网站、论坛、博客、微信公众号、短视频等多个平台；

2.监测频率：提供7*24小时的实时监测，可随时查看和掌握你关心的新闻、社交媒体、微信等资讯信息；

3.负面预警：可通过智能语义分析，自动识别负面、敏感信息，然后用微信、短信、邮件或客户端的方式进行舆情预警；

4.舆情分析：能够自动对舆情传播过程中的传播媒体（源头）、传播路径、传播情感变化、传播地域、传播趋势等进行分析；

5.舆情报告：可将舆情分析结果进行数据化，并支持加入到剪报一键导出，为舆情报告提供支撑性的素材，方便客户对舆情信息的整理及分享。

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