摘要
本发明涉及一种基于大数据的网络舆情分析方法,所述方法包括:S1:从数据源采集大规模网络数据;S2:对采集的大规模网路数据进行预处理,包括并行化的清理和规范化处理,转化为海量文本数据;S3:对经过预处理的海量文本数据进行情感分析;S4:对情感分析结果进行聚类分析,以识别和归类相似或相关的舆情话题;S5:基于大规模历史舆情数据,通过深度学习模型对未来趋势进行预测;S6:以图形化方式展示分析和预测的结果,包括情感分布图、舆情热度图、聚类结果展示和趋势预测图。还提供一种基于大数据的网络舆情分析系统,不仅能够提高舆情监测的精度和效率,还能为公共管理、企业品牌维护和危机公关等领域提供强有力的技术支持。
技术关键词
网络舆情分析方法
海量文本数据
网络舆情分析系统
大数据处理框架
深度学习模型
计算机程序指令
分布式爬虫技术
大数据预处理
分布式计算框架
大数据可视化
社交媒体平台
分布式存储系统
聚类
长短期记忆网络
特征提取算法
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