第一章大數(shù)據(jù)時(shí)代輿情分析的挑戰(zhàn)與機(jī)遇第二章大數(shù)據(jù)輿情分析的技術(shù)架構(gòu)第三章大數(shù)據(jù)輿情分析的應(yīng)用場(chǎng)景第四章大數(shù)據(jù)輿情分析的實(shí)踐案例第五章大數(shù)據(jù)輿情分析的倫理與法律問題第六章結(jié)論與展望01第一章大數(shù)據(jù)時(shí)代輿情分析的挑戰(zhàn)與機(jī)遇輿情事件的爆發(fā)與數(shù)據(jù)洪流輿情數(shù)據(jù)的多源整合社交媒體、新聞媒體、短視頻、電商評(píng)論、論壇帖子等8大類數(shù)據(jù)源輿情分析的技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)從傳統(tǒng)單體應(yīng)用向微服務(wù)架構(gòu)、再到云原生架構(gòu)的升級(jí)路徑輿情分析的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用BERT模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法輿情分析的商業(yè)價(jià)值某央企采用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)后，輿情響應(yīng)時(shí)間從6小時(shí)縮短至30分鐘輿情分析的公共安全價(jià)值某省應(yīng)急管理廳通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)成功預(yù)警自然災(zāi)害，減少經(jīng)濟(jì)損失超5億元輿情監(jiān)測(cè)的傳統(tǒng)瓶頸可視化能力的不足傳統(tǒng)系統(tǒng)無法呈現(xiàn)輿情傳播路徑、情感分布等可視化信息數(shù)據(jù)采集的滯后性傳統(tǒng)系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間為8.6小時(shí)，而熱點(diǎn)事件擴(kuò)散速度已達(dá)到每小時(shí)新增關(guān)聯(lián)話題1.2萬條多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合策略數(shù)據(jù)建模的先進(jìn)性通過知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建事件-人物-機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，提高數(shù)據(jù)利用率數(shù)據(jù)可視化的多樣性通過圖表、熱力圖、詞云等多種可視化手段展示數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)，確保數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性數(shù)據(jù)清洗的徹底性通過多級(jí)清洗流程，將無效信息比例降至15%以下數(shù)據(jù)采集的全面性整合包括社交媒體、新聞媒體、短視頻、電商評(píng)論、論壇帖子等在內(nèi)的8大類數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確性使用TF-IDF算法識(shí)別跨平臺(tái)同源信息，采用LSTM模型預(yù)測(cè)輿情傳播趨勢(shì)算法模型的創(chuàng)新應(yīng)用情感分析的量化能力通過情感分析量化輿情強(qiáng)度，為決策提供依據(jù)數(shù)據(jù)建模的先進(jìn)性采用深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)建模，提高數(shù)據(jù)利用率數(shù)據(jù)可視化的直觀性通過圖表、熱力圖等可視化手段展示數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性數(shù)據(jù)采集的全面性整合包括社交媒體、新聞媒體、短視頻、電商評(píng)論、論壇帖子等在內(nèi)的8大類數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確性使用TF-IDF算法識(shí)別跨平臺(tái)同源信息，采用LSTM模型預(yù)測(cè)輿情傳播趨勢(shì)02第二章大數(shù)據(jù)輿情分析的技術(shù)架構(gòu)技術(shù)架構(gòu)——大數(shù)據(jù)輿情分析全景圖模型分析層的先進(jìn)性集成深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜，提高數(shù)據(jù)分析能力可視化層的直觀性支持多終端展示，提高數(shù)據(jù)可視化效果技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)路徑從傳統(tǒng)單體應(yīng)用向微服務(wù)架構(gòu)、再到云原生架構(gòu)的升級(jí)路徑分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)通過分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，提高處理效率微服務(wù)架構(gòu)的靈活性通過微服務(wù)架構(gòu)提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性多源數(shù)據(jù)的整合策略數(shù)據(jù)建模的科學(xué)性采用深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)建模，提高數(shù)據(jù)利用率數(shù)據(jù)可視化的直觀性通過圖表、熱力圖等可視化手段展示數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性數(shù)據(jù)處理與建模數(shù)據(jù)建模的技術(shù)細(xì)節(jié)采用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建輿情預(yù)測(cè)模型，使用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)清洗的優(yōu)勢(shì)通過多級(jí)清洗流程，將無效信息比例降至15%以下，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)建模的優(yōu)勢(shì)通過深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建輿情預(yù)測(cè)模型，提高輿情分析的準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)清洗的技術(shù)細(xì)節(jié)使用正則表達(dá)式剔除無效字符，通過停用詞表過濾無關(guān)詞匯，采用實(shí)體識(shí)別技術(shù)提取關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)建模的技術(shù)細(xì)節(jié)采用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建輿情預(yù)測(cè)模型，使用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)算法模型的應(yīng)用LSTM模型的預(yù)測(cè)能力使用LSTM模型分析氣象數(shù)據(jù)與歷史輿情關(guān)聯(lián)性情感分析的量化能力通過情感分析量化輿情強(qiáng)度，為決策提供依據(jù)數(shù)據(jù)建模的先進(jìn)性采用深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)建模，提高數(shù)據(jù)利用率數(shù)據(jù)可視化的直觀性通過圖表、熱力圖等可視化手段展示數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性03第三章大數(shù)據(jù)輿情分析的應(yīng)用場(chǎng)景政府公共安全預(yù)警數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確性使用TF-IDF算法識(shí)別跨平臺(tái)同源信息，采用LSTM模型預(yù)測(cè)輿情傳播趨勢(shì)數(shù)據(jù)建模的先進(jìn)性通過知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建事件-人物-機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，提高數(shù)據(jù)利用率企業(yè)產(chǎn)品輿情監(jiān)控技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)路徑從傳統(tǒng)單體應(yīng)用向微服務(wù)架構(gòu)、再到云原生架構(gòu)的升級(jí)路徑分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)通過分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，提高處理效率微服務(wù)架構(gòu)的靈活性通過微服務(wù)架構(gòu)提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性云原生架構(gòu)的可靠性通過云原生架構(gòu)提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)性數(shù)據(jù)采集的全面性整合包括社交媒體、新聞媒體、短視頻、電商評(píng)論、論壇帖子等在內(nèi)的8大類數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)謠言治理數(shù)據(jù)可視化的多樣性通過圖表、熱力圖、詞云等多種可視化手段展示數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)路徑從傳統(tǒng)單體應(yīng)用向微服務(wù)架構(gòu)、再到云原生架構(gòu)的升級(jí)路徑分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)通過分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，提高處理效率微服務(wù)架構(gòu)的靈活性通過微服務(wù)架構(gòu)提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性輿情干預(yù)效果評(píng)估技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)路徑從傳統(tǒng)單體應(yīng)用向微服務(wù)架構(gòu)、再到云原生架構(gòu)的升級(jí)路徑分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)通過分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，提高處理效率微服務(wù)架構(gòu)的靈活性通過微服務(wù)架構(gòu)提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性云原生架構(gòu)的可靠性通過云原生架構(gòu)提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)性數(shù)據(jù)采集的全面性整合包括社交媒體、新聞媒體、短視頻、電商評(píng)論、論壇帖子