简单介绍舆情监测系统监测流程以及使用意义

自新中国成立以来，经济飞速发展，互联网伴随着时代的快车日新月异，把大家连接到了一起，公众通过各种平台发表自己的看法，同时舆情危机也伴随而生，对于企业和政府来说一套舆情监测系统至关重要，防范舆情、防范危机保持企业良好发展的小管家，接下来由小编为您简单介绍舆情监测系统的监测流程以及使用意义。
 

舆情监测系统的使用流程

舆情监测系统的监测流程：

1，设置关键词，部署采集

舆情监测系统利用大数据爬虫数据使用数据采集基本功能在互联网上、新闻媒体上、博客上、新闻报道站、微信公众号上等多网络平台网络舆情详细信息，最终利用舆情监测系统有关基本功能将信息内容存入相匹配数据系统库中。

2，舆情判断分析

舆情监测系统通过舆情分析引擎对采集到的舆情相关信息进行清洗和智能研判、加工，然后再将此类分析结果存储到“成果库”当中，根据系统的设计和开发成果库则存在于或高度关联舆情知识库。

3，页面显示简报生成

当系统生成了成果数据后，不仅可以通过系统浏览相关舆情信息，还能够通过系统生成的简报进一步编撰舆情报告或对日常监控工作形成支持和积累。

4，舆情预警

数据监测敏感词汇，舆情分析处理意见能够让专业技术人员研究参照，指定时间段按照关键词有哪些原稿具体内容检索，借助手机短信、手机微信、电子邮件等方法，对舆情信息报告预警信息。

使用舆情监测系统的意义：

1，数据抓取全网

新闻信息源：具有新闻采访与报道资格的权威和广泛覆盖的信息源平台，搜索引擎新闻源、四大门户新闻客户端、其它新闻资讯平台;

社会媒体信息源：社会化媒体信息源是公众交流沟通较为集中的平台，微博、微信公众号、知乎、贴吧、豆瓣、脉脉等;

新媒体：今日系、腾讯系、百度系、阿里系新媒体平台，以及如天天快报、一点资讯、UC号、天涯论坛等，也包括各类主流直播和短视频平台。

舆情监测系统平台覆盖20万个站点，对所有主流网站可设时间抓取，支持采集最有影响力的40个移动新闻客户端。

2，数据精确筛选

系统爬虫：自主研发转为舆情系统设计的只能网络爬虫系统，可以实现高质量的抓取，还支持对各媒体平台信息的实时抓取。

垃圾过滤：基于机器学习的垃圾过滤机制，可以过滤广告、水贴等无效垃圾。

智能去重：根据文档内容的匹配程度确定是否重复、去重的的级别;根据不同的需要特点分为：URL去重、标题去重、振文去重三个级别。

内容萃取：自动提取任意复杂网页中的标题、内容、作者、发布时间等消息，自动跟踪文章分页;对于论坛消息自动分析主贴、回帖以及作者等消息。

3，多维度、可视化数据分析

为满足大数据量处理的需求，智能分析系统实现分布式架构，可线性扩展子节点数量，提高系统的数据负载能力，充分并合理地利用分析服务资源，提高整个系统的工作效率。舆论维度分析项有：关注度、影响力、正负面、媒体分布量等。

4，舆情系统监测及时便于发现

7*24小时 不间断舆情监测，10分钟第一时间发现网络舆情、跟踪网络舆情、掌握网络舆情发展趋势的全过程。专业性行业分析师协助给予相应日报、周报、月报，便于用户对差异时间段的重中之重和网络热点开展把控。针对紧急事件给予详尽的恶性事件专题讲座调查分析，对恶性事件网络舆情统计数据开展有目的性的讲解。

5，舆情监测系统简洁明了、便于操作

页面设计简洁、明了，用户界面友好，满足个性化设置，功能模块可根据用户角色不同、用户的工作任务不同而实现自用定制。
 

舆情监测系统使用的意义

TOOM舆情监测系统为用户提供以数亿网民的搜索行为作为数据基础、以关键词为统计对象的搜索关键词排行榜。拥有国内领先的自动采集处理技术。经过多年的探索，实现7*24小时实时监控，最快可在3分钟内向客户提交所需信息，为公关决策提供快速高效的数据分析。实现“网络集群，实时扫描”的业态化效果。

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