[发明专利]一种基于大数据的舆情监测平台在审
| 申请号: | 202110131944.2 | 申请日: | 2021-01-30 |
| 公开(公告)号: | CN112800308A | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
| 发明(设计)人: | 吴明念;冯德尹 | 申请(专利权)人: | 贵州工程应用技术学院 |
| 主分类号: | G06F16/951 | 分类号: | G06F16/951;G06F16/9535 |
| 代理公司: | 北京子焱知识产权代理事务所(普通合伙) 11932 | 代理人: | 徐思波 |
| 地址: | 551700 贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 数据 舆情 监测 平台 | ||
1.一种基于大数据的舆情监测平台,包括全域数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、分析控制模块(3)和大数据模块(4),其特征在于:所述全域数据采集模块(1)用于采集文本、音频、图片以及视频舆情数据信息,所述全域数据采集模块(1)的输出端与数据预处理模块(2)的输入端连接,所述数据预处理模块(2)用于接收全域数据采集模块(1)采集到的舆情数据信息并对数据进行归类聚合、排除干扰性信息,并通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式对数据进行预处理,使得数据转换成适用于数据处理的形式,所述数据预处理模块(2)的输出端与分析控制模块(3)的输入端连接,所述分析控制模块(3)用于分析经数据预处理模块(2)预处理后的舆情数据,并控制全域数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、大数据模块(4)、显示模块(5)、决策模块(6)、预测模块(7)和预警模块(8)的工作;
所述分析控制模块(3)的输出端分别与显示模块(5)的输入端、决策模块(6)的输入端、预测模块(7)的输入端和预警模块(8)的输入端连接,所述显示模块(5)用于显示经分析控制模块(3)处理后的舆情信息,并显示决策模块(6)的决策信息、预测模块(7)的预测信息和预警模块(8)的预警信息,所述决策模块(6)基于分析控制模块(3)处理后的舆情信息确立下一步行动方案,所述预测模块(7)基于分析控制模块(3)处理后的舆情信息预测舆情发展趋势,所述预警模块(8)用于当舆情严重程度达到或超出设定值时对用户进行预警;
所述分析控制模块(3)与大数据模块(4)双向连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的舆情监测平台,其特征在于,所述全域数据采集模块(1)包括网络数据采集单元(101)、感知设备数据采集单元(102)和第三方数据合作单元(103),所述网络数据采集单元(101)通过爬虫云采集技术采集搜索引擎、贴吧、微博、博客、新闻站点、微型公众号、APP以及各类自媒体平台上的舆情信息,所述感知设备数据采集单元(102)通过传感器、摄像头和其他智能终端采集肢体行为动作、语音以及其他舆情信息,所述第三方数据合作单元(103)通过与第三方的数据库进行对接而获得第三方的舆情信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的舆情监测平台,其特征在于,所述网络数据采集单元(101)采集到的舆情数据具体包括舆情的内容、发言人身份信息、发言人最近发言记录以及发言的评论转发量。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的舆情监测平台,其特征在于,所述数据预处理模块(2)包括少数民族语言处理单元(201)、数据分类汇总单元(202)和数据剔除单元(203),所述少数民族语言处理单元(201)通过语言转换算法将少数民族语言转换成汉语,所述数据分类汇总单元(202)用于将全域数据采集模块(1)采集到的文本、音频、图片以及视频舆情数据信息进行文本信息汇总、音频信息汇总、图片信息汇总和视频信息汇总,所述数据剔除单元(203)基于大数据模块(4)将图片、音频和视频中的舆情信息数据转换为文本信息,并剔除与事件不相关的舆情数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的舆情监测平台,其特征在于,所述大数据模块(4)包括大数据数据转换模型单元(401)、大数据预测模型单元(402)、大数据决策模型单元(403)和模型优化单元(404),所述大数据数据转换模型单元(401)用于数据预处理模块(2)进行数据预处理时,基于大数据模型进行图片、音频和视频中的信息数据转换,所述大数据预测模型单元(402)用于预测模块(7)进行预测时,基于大数据模型进行舆情发展趋势的预测,所述大数据决策模型单元(403)用于决策模块(6)进行决策时,基于大数据模型进行下一步行动方案的确立,所述模型优化单元(404)用于对大数据数据转换模型单元(401)、大数据预测模型单元(402)和大数据决策模型单元(403)进行优化,得到更加适合用户使用的模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的舆情监测平台,其特征在于,所述模型优化单元(404)采用统计学习和深度学习相结合技术,根据用户行业自动调整研判标准,不断更新完善整个大数据系统。
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