什么是舆情监测？通过什么途径实现舆情监测？舆情监测系统的特点

什么是舆情监测？

• 一、人工监测
• 人工，是进行全网的搜索，通过关键词的信息量，人为判断舆情产生，这种方式需要在全网铺开来做，比如新闻网站、论坛、贴吧、微博、微信都是属于舆情滋生之地，皆有可能产生舆情。但人工搜索工作量大而且容易遗漏存在巨大风险，最关键的是你所遗漏的可能正是关键事件。
• 二、专业的舆情监测平台。
• 专业舆情平台，是借助专业机构的舆情相关软件，利用技术获取海量信息，再利用中文分词技术、自然语言处理技术、中文信息处理技术，对信息进行垃圾过滤、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类等处理，及时发现舆情。

通过什么途径实现舆情监测？

一、使用搜索入口作为捷径

搜索入口有两类：一类是搜索引擎的入口， 一类是网站的站内搜索。

做舆情监测往往是有主题、有定向的去做， 所以很容易就可以找到监测对象相关的关键字，然后利用这些关键字去各类搜索入口爬取数据。

当然也会遇到反扒的问题，例如你长时间、高频次的爬取搜索引擎的结果页面，网站的反扒策略就会被触发，让你输入验证码来核实是否是人类行为。

使用搜索入口作为捷径也会带来一些好处，除了爬取门槛低，不需要自己收录各类网站信息外，另一个特别明显的好处是可验证性非常好，程序搜索跟人搜索的结果会是一致的， 所以人很难验证出你获取的数据有偏颇。

二、爬虫根据网站入口遍历爬取网站内容

第一步要规划好待爬取的网站有哪些? 根据不同的业务场景梳理不同的网站列表， 例如主题中谈到的只要监测热门的话题，这部分最容易的就是找门户类、热门类网站，爬取他们的首页推荐，做文章的聚合，这样就知道哪类是最热门的了。思路很简单，大家都关注的就是热门。至于内容网站怎么判断热门，这个是可以有反馈机制的：一类是编辑推荐;一类是用户行为点击收集，然后反馈排序到首页。

第二步是使用爬虫获取数据。爬虫怎么写是个非常大的话题，在这里不展开说明，需要提一嘴的是， 爬虫是个门槛很低但是上升曲线极高的技术。难度在于：网站五花八门;反扒策略各有不同;数据获取后怎么提取到想要的内容。

三、数据检索与聚合

数据获取下来后哪些是你关心的、 哪些是垃圾噪声，需要用一些NLP处理算法来解决这些问题。这方面门槛高、难度大。首先大规模的数据如何被有效的检索使用就是个难题。 比如一天收录一百万个页面(真实环境往往比这个数量级高很多)，上百G的数据如何存储、如何检索都是难题。值得高兴的是业内已经有一些成熟的方案，比如使用solr或者es来做存储检索， 但随着数据量的增多、增大，这些也会面临着各种问题。

通常对热门的判断逻辑是被各家网站转载、报道的多， 所以使用NLP的手段来做相似性计算是必须的，业内常用的方法有Simhash或者计算相似性余弦夹角。有些场景不单单是文章相似，还需要把类似谈及的文章都做聚合，这时就需要用到一些聚类算法，例如LDA算法。从我们的实践经验来看，聚类算法的效果良莠不齐， 需要根据文本特征的情况来测试。

如何判断一个舆情监控系统的是否优秀?如何选定舆情监测系统?市面上舆情监控系统鱼龙混杂，那么优秀舆情监控系统的判断标准是什么?优秀的舆情系统必须有以下三个方面的特点：

1. 1. 反应速度快。互联网信息繁多，时效性是最显著的特点。特别是微博的出现使信息传播效率提高到了分钟级。很多时间十几分钟就得到了广泛的传播。所以我们需要的舆情监测系统的第一个要求就是有快速的响应时间。
2. 2. 数据质量高。互联网信息杂乱无章，从杂乱的信息里找到精准有用的舆情非常重要。优秀的舆情系统能自动过滤垃圾，发现重要的信息。
3. 3. 后续服务好。仅给客户提供一推文章显然是不够的。客户需要得到的是每天发生了什么，什么是重要的，跟竞争对手相比如何，跟上个月有什么变化，应该如何应对等问题。优秀的舆情监测系统还需要能提供舆情监测的服务，而不仅仅是一个软件。

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