[发明专利]一种互联网舆情地图可视化展示方法在审
申请号: | 201711025251.5 | 申请日: | 2017-10-27 |
公开(公告)号: | CN107704621A | 公开(公告)日: | 2018-02-16 |
发明(设计)人: | 罗松;龚凯;黄宇;康立 | 申请(专利权)人: | 西南财经大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 成都金英专利代理事务所(普通合伙)51218 | 代理人: | 袁英 |
地址: | 611130 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 互联网 舆情 地图 可视化 展示 方法 | ||
技术领域
本发明涉及互联网舆情信息展示技术领域,具体来讲,涉及一种互联网舆情地图可视化展示方法。
背景技术
随着互联网的快速发展,网络媒体作为一种新的信息传播形式,已深入人们的日常生活。网友对热点、热门事件的言论活跃已达到前所未有的程度,不论是国内还是国际重大事件,都能马上形成网上舆论,通过这种网络来表达观点、传播思想,进而产生巨大的舆论压力,达到任何部门、机构都无法忽视的地步。可以说,互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。
网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点,主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。当今,信息传播与意见交互空前迅捷,网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善,负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。对相关政府部门来说,如何加强对网络舆论的及时监测、有效引导,以及对网络舆论危机的积极化解,对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义,也是创建和谐社会的应有内涵。如何将抓取的舆情数据直观的展示出来,如何将舆情的严重程度展示出来对于网络舆情的预警就起着至关重要的作用。
目前我国国内一些比较出名的舆情系统, 如:人民网舆情频道、中科天机舆情系统、网鹰舆情监控预警机、Goonie网络舆情监控分析系统等 。但对于这些舆情系统,其对舆情的展示情况大多数也只是使用文字或者统计规律来进行说明展示,并没有直观的体现出不同地域对同一舆情的反映程度,或者说没有直接的展示出舆情的地理分布,更没有通过地理分布来全景展示舆情的变化规律以及作出相应的预测。
如何从全国或者全省宏观的、有效的监视或观察舆情发展蔓延,在舆情初期就有效遏制,成为一个极为重要的问题。本发明提出一种基于用户发现和参与度的地图展示方法,该方法能够根据时刻对特定舆情在全国和各省市影响程度进行追踪并展示,同时,能够对不同舆情势态的变化生成不同的报告,极大方便了舆情事件的监视,在宏观层面为遏制舆情决策提供了实证参考数据。
本发明提供的系统可以直观的分析舆情趋势,分析某个主题在不同的时间段以及不同的地理区域,人们对其所关注的程度。 同时也可以对舆情和疫情进行跨时间、跨空间综合分析,获知事件发生的全貌,及早发现危机的苗头,及早对可能产生的现实危机的规模进行判断,及早通知各有关职能部门共同做好应对危机的准备。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足,提供一种能及时准确地了解互联网舆论的网络舆情地图展示方法,本发明主要结合XML数据库和FLASH技术以及Action Script语言进行搭建。
本发明提出的一种互联网舆情地图可视化展示方法,包括如下步骤,
S1:构建舆情信息数据库;
S2:根据舆情信息数据库,建立XML数据库文件,产生不同事件在不同时间舆情地理分布的XML文件;
S3:利用flash文件调用特定的XML数据库文件;
S4:获取某一事件对应的舆情关注度在各个地方所占百分比,在地图中对应地区按照着色算法进行着色,并且最后在地图中进行展示。
优选的,所述S1的具体包括:
S11:利用网络爬虫对门户网站和论坛的网页内容进行即时采集;
S12:对采集的网页文档进行解析预处理,所述预处理过程包括HTML标记过滤、文档标题及正文内容提取;
S13:将预处理结果组装成网页信息文档,并保存到网页数据库中;
S14:导出网页数据库中的信息文档,进行舆情识别,按照不同的事件名称、时间、地理位置对舆情进行分类,建立舆情信息类别库,基于信息类别库的小类类别对文档进行分类,分类结果写入相应的信息类别库,最后再将结果数据写入到舆情信息数据库。
优选的,所述步骤S2中,对于舆情信息数据库已经存在的舆情信息,根据事件名称、时间、地理位置,建立XML数据库文件,通过该步可以建立前台按地域展示所需要的XML数据库。
优选的,所述步骤S3中“利用flash文件调用特定的XML数据库文件”的具体方法为:根据时间或者地理位置选择所需要进行展示的事件名称,然后通过对该事件的关键字在数据库中进行搜索来判断是否存在相应的XML文件,如果没有对应的XML文件,则说明该事件的舆情信息没有具体的数据,并不在抓取;如存在对应的XML文件,在flash cs4中通过Action Script加载该XML文件。
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