輿情監測演算法

1. 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情監測是指整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

2. 大數據輿情監測分析怎麼做

由於輿情數據存在於互聯網的海量文本數據之中，所以進行輿情數據分析，主要用到的是文本分析的方法。因為文本數據通常是非結構化的，在拿到文本數據之後的一個關鍵環節是要將其轉化為能被計算機理解和處理的結構化數據，才能進一步對其進行完整、系統的處理分析，提煉出有意義的部分。

大數據輿情分析方法
1.數據採集
明確分析的目的和需求後，通過不同來源渠道採集數據。
2.文本清洗和預處理
文本清洗首要是把噪音數據清洗掉，然後根據需要對數據進行重新編碼進行預處理。
3.分詞
在實際進行分詞的時候，結果中可能存在一些不合理的情況。因此，在基於演算法和中文詞庫建成分詞系統後，還需要不斷通過訓練來提升分詞的效果，如果不能考慮到各種復雜的漢語語法情況，演算法中存在的缺陷很容易影響分詞的准確性。
4.詞頻和關鍵詞
詞頻就是某個詞在文本中出現的頻次。簡單來說，一個詞在文本中出現的頻次越高，這個詞在文本中就越重要，就越有可能是該文本的關鍵詞。
5.語義網路分析
語義網路分析是指篩選統計出高頻詞以後，以高頻詞兩兩之間的共現關系為基礎，將詞與詞之間的關系進行數值化處理，再以圖形化的方式展示詞與詞之間的結構關系。這樣一個語義網路結構圖，可以直觀的對高頻詞的層級關系、親疏程度進行分析展現。
6.情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分詞彙的情感極性（即情感的正性、中性、負性）和情感強烈程度，然後計算出每個語句的總值，判定其情感類別。還可以綜合全文本中所有語句，判定總輿情數據樣本的整體情感傾向。