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地方金融风险监测防控之舆情分析术
发布日期:2020-05-25 15:37:00 浏览次数:295


综述

运用大数据技术辅助舆情监测,通过统计建模进行有效评估,为舆情应对决策、决策评估提供依据。

建设背景

为不断优化广东省地方金融风险监测防控中心(简称“防控中心”)舆情线索数量及质量,提升向各金融管理部门所报送舆情报告的丰富程度,防控中心对自主研发的舆情分析系统进一步迭代升级,通过自动化研判代替原有的重复人工劳动,进而形成多维度、可溯源、强关联的企业舆情数据库,为舆情报告提供更丰富的素材。

建设目标

对已采集的海量舆情数据,通过算法分析模块高效地从丰富的数据中挖掘关键信息,并运用自动化研判来不断优化舆情分析系统的处理功能,提高舆情分析研判的效率和精准性。同时,横向扩充舆情分析系统的分析维度,实现舆情报告质量的优化。 

舆情分析基本原理

随着大数据的发展及推广运用,通过智能化手段对海量网络信息进行采集、挖掘、分析的技术日趋成熟。通过对互联网海量信息进行采集、分析、汇总、监测,可精准识别其中的关键信息。同时,以数据挖掘技术为核心可应用不同的数据建模,包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法,结合相应的数据可视化方法,实现对舆情数据的深入分析。

基本原理如下:

  1. 构建监测样本库(包括微博、论坛、贴吧、微信公众号、网站等)作为监测数据源;

  2. 通过网络爬虫技术进行数据抓取并下载至本地服务器;

  3. 在本地服务器进行数据的消重和聚合;

  4. 内容识别,以文本分类、聚类、观点倾向识别等计算机文本信息内容识别技术,分析舆情主体及情感;

  5. 对加工过的数据进行图像、图表等智能化、直观化呈现。

工作流程

功能介绍

1、数据处理。对舆情数据进行降噪、分词,从中提取出舆情相关的实体、时间、问题、诉求、金额等关键词数据信息,并形成有用的结构化数据。

2、数据分析。对处理后的结构化数据进行分析,根据舆情的实体、关键词等,对舆情的主体机构、主题分类进行自动化研判。

3、舆情预警。将被监测企业的负面舆情等重点信息,通过邮件等方式第一时间传递至防控中心相关人员处,由其对该企业开展进一步的跟进及处理。

4、数据展示。对各地区每日企业变化趋势、相关企业数量等内容提供多种图表工具呈现,更好辅助分析研判。数据展示支持全文检索及灵活的属性字段组合查询,业务上可根据属性字段中的舆情时间、企业名称或地区等组合进行分析。 

特点及效用

1、技术特点:依托搜索引擎技术和文本挖掘技术,基于自然语言理解技术,按照实体、时间、问题、诉求、金额等关键词数据信息,将众多内容自动分类、分析,并结合监测预警系统,对有关企业的讨论或热点事件、相关网站、论坛等进行监控及预警。

2、核心功能:通过舆情数据处理、舆情分析、舆情报表、舆情预警、舆情展示等功能,全面掌握舆情动态,并通过信息预处理实现舆情数据格式的统一,以供后续更为高效地开展决策分析及监测预警。

3、应用价值:动态监测行业内重大事件、突发事件、危机事件及民众诉求等。


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