[發明專利]一種基于大數據的輿情監測平臺

在審

• 申請號: 202110358821.2
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113032653A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 趙勝楠
• 申請（專利權）人: 鹽城師范學院
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 上海思牛達專利代理事務所(特殊普通合伙) 31355
• 代理人: 丁劍

本發明公開了一種基于大數據的輿情監測平臺，屬于大數據監測技術領域，包括互聯網終端、網頁咨詢收集模塊、用戶瀏覽監測模塊、關鍵詞篩選模塊、文本提取模塊、數據預處理模塊、輿情存儲模塊、分析判斷模塊、特征要求輸入模塊、特征模型建立模塊、監測特征存儲模塊、報告生成模塊、反饋模塊和歷史輿情庫，本發明能夠多次分析判斷輿情文本，從而使得依據輿情文本的輿情信息質量較高，進而提高了監測的質量，且能夠依據用戶的實際要求挖掘輿情信息，使得輿情監測能夠快速高效的進行，省時省力，降低了成本的消耗，同時方便用戶讀取結果，降低了讀取的困難度，利于平臺的推廣。

技術領域

本發明涉及大數據監測技術領域，尤其涉及一種基于大數據的輿情監測平臺。

背景技術

輿情是指在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事件的發生、發展和變化的過程，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者和企業及其政治、社會和道德方面的取向產生和持有的社會態度，它是較多群眾對于社會中各種現象和問題所表達的信念、態度、意見和情緒表現的總和，而隨著社會進入網絡時代，輿情出現了新的分支，即網絡輿情，網絡輿情是社會輿情在互聯網空間的映射，是社會輿情的直接反映，它不僅包括公開表達的行為、意見和態度，還包括潛在的情緒表現，隨著網絡信息爆發式增長，傳統的數據處理已經不合適處理這樣的數據，且互聯網環境下的網絡輿情并不是網絡世界中直接存在的數據，而是通過相關技術從海量網絡數據中經過提取并分析得來的結果。

經檢索，中國專利號CN202010441042.4公開了一種基于大數據的輿情監測平臺，其依據大數據搜集的輿情文本沒有分析判斷，使得輿情信息的質量較低，從而作為監測依據的準確度較低，降低了監測的質量，且無法依據用戶的實際要求挖掘輿情信息，降低了輿情監測的效率，費時費力，同時提高了成本的消耗，帶來了平臺缺陷的問題。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的一種基于大數據的輿情監測平臺。

為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

一種基于大數據的輿情監測平臺，包括互聯網終端、網頁咨詢收集模塊、用戶瀏覽監測模塊、關鍵詞篩選模塊、文本提取模塊、數據預處理模塊、輿情存儲模塊、分析判斷模塊、特征要求輸入模塊、特征模型建立模塊、監測特征存儲模塊、報告生成模塊、反饋模塊和歷史輿情庫；

其中，所述網頁咨詢收集模塊包括咨詢收集單元和HTML轉化單元；所述用戶瀏覽監測模塊包括用戶交互界面、數據對接單元和數據導入單元；所述數據預處理模塊包括數據文本存儲單元、測重單元、刪除單元和發送單元；所述分析判斷模塊包括關聯度計算單元、提取單元和上傳單元；所述關鍵詞篩選模塊包括分詞累計單元、詞頻閾值單元、剪除單元和詞頻排序單元。

進一步地，所述互聯網終端用于連接互聯網，并為網頁咨詢收集模塊提供咨詢數據；所述網頁咨詢收集模塊用于生成咨詢文本，并發送至關鍵詞篩選模塊和文本提取模塊，其生成咨詢文本的具體步驟為：

S1、咨詢收集單元用于收集咨詢數據，并存儲咨詢數據；

S2、HTML轉化單元用于咨詢數據的超文本標記轉化，生成一個邏輯整體，即咨詢文本；

所述關鍵詞篩選模塊用于篩選生成關鍵詞列表，并發送至文本提取模塊，其生成關鍵詞列表的具體操作為：

SS1、分詞累計單元用于提取咨詢文本內的關鍵詞，并累計相同關鍵詞的詞頻，生成總表；

SS2、詞頻閾值單元用于設置關鍵詞的詞頻標準值；

SS3、剪除單元用于總表與詞頻標準值的比對，并判斷是否合格，其具體為：

A、若關鍵詞的詞頻＜詞頻標準值，則不合格，即無用關鍵詞；

B、若關鍵詞的詞頻≥詞頻標準值，則合格，即有用關鍵詞；