舆情分析小助手可以循环监测,第一时间采集指定网站公开发布的信息标题,并依据关键词、过滤词 筛选出用户所需的信息及链接,并提示使用人员。方便新闻舆情管理人员尽早做出反应。 由于操作简单、体积超小,等原因,该程序受到了大量用户的喜爱,6年过去了,石头科技没有停止更新,真诚希望本程序能为开发者,提供更便捷的操作环境。 舆情分析小助手作用于监测可以监测的网站,并进行信息分析,使用者必须遵循所涉及的法律法规使用,由此引发的一切法律后果,由使用人承担,与程序作者无关。 舆情分析小助手操作提示: 一、安装 1.将SQL文件夹当中的数据表,导入数据库。 2.将文件拷贝到网页目录。(PHP环境请选择PHP7.0以下,PHP5.0以上的) 3.修改SQL文件夹下的host.php文件当中的数据库账号参数。 4.初始账号admin 111111(在USER和JSB两个库中修改)。 二、使用 1.设置关键词,录入关注的关键词组合搭配,或必须关注的词语。 2.设置过滤词,录入需要过滤的词语,比如关注“国内选举”的内容,就可以屏蔽“美国”“台湾”之类的字眼。 3.设置监测网址和其它参数,具体包括:新闻列表页面地址,页面的分割代码(程序开发方可提供付费服务)。 4.点击右上角监测、搜索进行具体工作。 三、升级服务 (以下服务内容,程序开发方可提供付费服务) 1.监测网址和其它参数,具体包括:新闻列表页面地址,页面的分割代码。 2.后台在线监测。 3.关键数据邮箱提示功能。 四、免责声明 1.本程序作用于监测 可以监测的网站,并进行信息分析,使用者必须遵循所涉及的法律法规使用,由此引发的一切法律后果,由使用人承担,与程序作者无关。 2.网络中的关键词会发生形变,比如监测“乔治”,它有可能形变为“约翰”或“乔治”中间加空格,或用火星文,繁体字代替等等原因,所以本程序不对监测结果做出承诺。 3.本程序的开发目的是,尽可能的减少各种舆论翻车事件,无意冒犯任何个人或单位。PHP源码发布,无法限制程序修改,如有任何问题,请与使用者联系。
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网络舆情监测方案
2021-06-10 09:02:11 4.68MB 网络舆情监测方案 舆情分析
基于大数据的舆情分析系统解决方案,精品一级
网络舆情分析系统 网络舆情分析系统
2021-05-03 23:52:21 2.22MB 系统开源
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针对高校对校园论坛及相关网站上的网络舆情无法实现有效监控、分析及预警等问题,文中研究和设计了一种基于爬虫网络的舆情分析预警系统。该系统首先利用网络爬虫技术对相关网站上感兴趣的原始数据进行爬取,然后通过预处理模块对获取到的数据进行去重、消噪及特征提取,最后利用数据分析的方法实现网络舆情的分析与预警。系统的各项测试结果验证了该系统的可行性,同时表明该系统不仅能够实现预期的基本功能,且可以对获取到的舆情资源进行合理分类及情感色彩分析,辅助管理者作出更优的决策。
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 针对规模化、精确化网络舆情分析的需求,文中对文本情感的分析方法进行了研究。通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点,提出了多重卷积循环网络(CRNN)。该网络既保留了CNN深层次、拟合能力强的特性,又引入RNN中的长短记忆单元(LSTM),提升网络对于长文本序列的分析能力。基于该网络,其对网络舆情的分析方法流程进行了设计。仿真结果表明,所提出的方法在标准数据集NLPCC2013上,准确率、召回率和F1值相较于RNN、CNN网络分别可以提升约6%、2%和2%。
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介绍 AdminLTE-是一个完全响应的管理模板。 基于Bootstrap 3框架。 高度可定制且易于使用。 适用于从小型移动设备到大型台式机的多种屏幕分辨率。 立即查看实时预览,亲眼看看。 在上下载和预览 寻找高级模板? Almsaeed工作室刚刚打开了一个新的高级模板页面。 精选以确保最佳质量和最实惠的价格。 有关更多信息,请访问 。 ![“ AdminLTE演示文稿”]( “ AdminLTE演示文稿”) AdminLTE的所有JS,LESS和HTML文件均经过精心编码,并带有清晰的注释。 LESS已用于提高代码的可定制性。 安装 有多种安装AdminLTE的方法。 ####下载: 从Github下载或并下载最新版本。 ####使用命令行: Github 分叉存储库()。 克隆到您的机器 git clone https://github.com/YOUR_USE
2021-03-11 19:06:56 6.64MB 系统开源
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网络舆情分析系统
2021-03-09 13:03:45 2.2MB Python 网络
基于微博的数据挖掘与社交舆情分析 This project consists of four parts: 1. Crawl weibo data, contain comment、userinfo etc... 2. Process the captured data to the format we want 3. Analyze the data in order to get social sentiment information 4. Show the final result on the website Project catalog: 1.Run-Docker: 使用docker-compose作为分布式的解决方案 2.SourceProject: 项目源代码
2021-02-19 17:29:46 1.49MB 数据分析 数据挖掘 大数据 源码
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