[发明专利]一种网络舆情监控方法及系统在审

专利信息
申请号: 201710773679.1 申请日: 2017-08-31
公开(公告)号: CN107704513A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 肖欣庭;赵冬;漆尧;杜科;唐军;蒲文龙 申请(专利权)人: 四川长虹电器股份有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06F17/27
代理公司: 成都虹桥专利事务所(普通合伙)51124 代理人: 吴中伟
地址: 621000 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 网络 舆情 监控 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及舆情监控技术,具体涉及一种网络舆情监控方法及系统。

背景技术

随着互联网的普及,越来越多的人开始使用互联网并在互联网上表达自己的想法,互联网作为一种新的信息传播媒介已经融入到了人们的日常生活中,人们已经习惯了使用互联网来表达自己的想法,因为互联网相对来说更加自由,开放,不被人监督,因此一些观点很容易在互联网上传播并形成强大的舆论力量。

由于互联网的开放性以及缺少监督的特点,一些不好的言论很容易在不受控制的情况下广泛传播从而造成极坏的影响,因此我们有必要对网络舆情进行监控,发现对自身不利的言论并及时采取措施,从而能够将不利于自身的网络言论的危害降到最低。

目前网络舆情主要通过论坛、微博和新闻网站进行传播,通过对这些地方的舆情进行监控便能够掌握网络舆情的动向,从而能够达到掌握网络舆情的目的。

现有技术中进行网络舆情监控时往往只考虑舆情本身的负面情感程度,而并未考虑舆情的关注度,导致针对所有负面舆情都要进行关注,针对性不强,也降低了舆情分析效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提出一种网络舆情监控方法及系统,解决传统技术中网络舆情监控方案存在的针对性不强,降低舆情分析效率的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:

一种网络舆情监控系统,包括:

爬虫模块,用于对网络舆情进行爬取,爬取文本数据和计算关注度所需数据;

实时传输模块,用于对爬取的文本数据实时传输给自然语言处理模块,将爬取的计算关注度所需数据实时传输给关注度计算模块;

自然语言处理模块,用于在收到爬取的文本数据后,对所述爬取的文本数据进行处理,判断其是否为与用户相关且为负面的舆情,如果是,则计算舆情文本的负面情感等级传输给预警等级计算模块,并触发关注度计算模块计算并该舆情文本的关注度;

关注度计算模块,用于在自然语言处理模块的触发下,根据从爬虫模块获取的计算关注度所需数据计算相应舆情文本的关注度,并传输给预警等级计算模块;

预警等级计算模块,用于根据获取的舆情文本的负面情感等级以及其对应的关注度计算相应舆情的综合预警数据,并与预设的预警等级进行比较,若对应某个预警等级,则采用对应该预警等级的措施对相应舆情进行监控预警。

作为进一步优化,所述爬虫模块在爬取文本数据时,还获取该舆情文本的article Id,作为区分舆情文本的唯一标识。

作为进一步优化,作为计算关注度所需数据包括:浏览量、回复量、转发量、点赞量。

作为进一步优化,所述自然语言处理模块触发关注度计算模块时,将所述舆情文本的article Id传送给关注度计算模块。

作为进一步优化,所述预警等级计算模块仅对综合预警数据在预警等级范围内的负面舆情进行监控,不对综合预警数据在预警等级范围外的负面舆情进行监控。

作为进一步优化,所述采用对应该预警等级的措施对相应舆情进行监控预警,具体包括:

预警等级计算模块将计算的综合预警数据所对应的预警等级传输给爬虫模块;

爬虫模块根据预警等级采用相应的频率爬取该舆情的计算关注度所需数据,并传输给关注度计算模块,关注度计算模块重新计算该舆情的当前最新关注度,并传输给预警等级计算模块,预警等级计算模块结合该舆情文本的负面情感等级以及当前最新关注度,再次计算该舆情的综合预警数据,并与预设的预警等级进行比较,从而获取其当前最新预警等级,并采用对应当前最新预警等级的措施对该舆情进行监控预警,直至某个时刻计算获得的综合预警数据在预警等级范围之外,解除预警。

此外,基于上述系统,本发明还提供了一种网络舆情监控方法,其包括以下步骤:

a.对网络舆情进行爬取,爬取文本数据和计算关注度所需数据;

b.对所述爬取的文本数据进行处理,判断其是否为与用户相关且为负面的舆情,如果是,则计算舆情文本的负面情感等级,并触发步骤c的关注度计算;

c.根据获取的计算关注度所需数据计算相应舆情文本的关注度;

d.根据获取的舆情文本的负面情感等级以及其对应的关注度计算相应舆情的综合预警数据,并与预设的预警等级进行比较,若对应某个预警等级,则采用对应该预警等级的措施对相应舆情进行监控预警。

作为进一步优化,步骤d中,所述采用对应该预警等级的措施对相应舆情进行监控预警,具体包括:

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