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大数据时代政企舆情管理难点何在?乐思大数据舆情监测提供方案

发布时间: 2019-11-24 点击数:

  第一,当今互联网,网页数据、文档数据、音视频数据等非结构化数据量远远超过结构化数据量。传统数据挖掘、分析算法无法适应非结构化数据,难以把控舆情变化发展规律。同时该月五项污染物均达到国家二级标准水平。香港马会开奖大现场例如,工商银行就曾因为非结构化数据占据企业数据的80%体积而困扰于非结构化数据的整合运用。

  第二,成本高昂。硬件设备、数据中心等造价高昂,维护成本高,一般用户难以投入和承受。许多中小企业无法承担舆情软件动辄数万的费用,但也无法承担舆情管理风险带来的损失。

  第三,对舆情反馈响应的要求高。移动互联网的高速发展导致舆情传播比传统方式快几十倍,“秒”级的传播速率对舆情的捕捉和发现要求更高。然而,可以说,当今宣传“秒”级速度的舆情监测软件,实际在技术上都不可能完全达到秒级速度。小米今年就因为没有及时对微博引爆的手机电池燃烧事件进行及时地舆情监测而遭受了巨大的品牌争议,其糟糕的后续处理也造成了严重的声誉损失。

  第四,个性化差异难以满足。各类舆情监测用户所处的行业领域不同,传统的舆情平台难以适应所有领域的用户。如何以尽可能低的成本,实现各行各业客户的个性化需求,考验舆情监测的能力。

  首先,为解决非结构化数据采集问题,香港王中王高手论坛料。乐思网络舆情监测系统致力于打造集合深度学习、知识图谱、人机结合技术,使数据的挖掘和分析更加深入和精准。乐思网络舆情监测系统,结合文本分析、词性分析、实体识别提取、依存文法分析、文本分类以及人工智能词语联想技术,通过16年采集经验的大量数据训练,形成了一套能够对网络非结构化数据精准解构的分析捕捉网络。例如,乐思软件能够通过抖音聚合分析监测技术,准确全面识别出当前抖音平台的视频种类、热度排行以及关联用户的情况,掌握抖音突发爆火视频的舆情辐射范围,将视频标题、简介、评论中蕴含的信息进行结构化处理,融入相关部门的舆情应对策略分析辅助数据中。

  另外,为优化客户成本体验,乐思网络舆情监测系统诚意研发品牌监测与舆情监测的云服务。乐思舆情监测云服务充分发挥“云服务”的优势,全程采用SaaS模式为政企部门提供舆情监测服务。若采用SaaS模式,相关政府部门与企业部门则无需额外购买软硬件、无需建设机房、无需另外招聘技术人员也无需为后续运营以及维护持续支出相关成本。该模式便于相关部门企业直接通过互联网托管、部署以及接入,费用一次性全包,大大节省了相关部门使用传统舆情监测系统需要支出和考虑的各项成本,为舆情管理部门的冗杂运营提供了优化减重的可能。

  第三,乐思网络舆情监测系统能够利用定制化的采集引擎,实现特定行业、特定话题以及满足客户领域内需求的“秒”级监测。乐思网络舆情监测系统能够实现7天24小时不间断全网络全媒体监测,并对客户重点关心的领域进行预警级别秒级监测,并有舆情分析师后台人工监测分析,力求将舆情响应速度发挥到极致。网络舆情传播速度极快,而乐思软件能够先人一步,在舆情爆发前的苗头阶段即刻发现舆情源头,30分钟内进行舆情预警。

  最后,乐思网络舆情监测系统根据不同行业添加了高度可定制化的舆情监测特性,内置了囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等等数十种行业的深度合作学习经验,确立了符合各行业需求的高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案,为各类行业企业了解市场情况、确立市场决策、开拓市场业务以及深度投资管理体系的完善辅助提供了全面详尽的网络情报与分析服务,并实时追踪用户操作,学习用户的行为习惯,利用信息汇聚、标签分类、语义分词、个性化分析等模型将行业模式输入系统内部,根据用户的特点、领域、业务定制的模型全面契合用户需求,能够最大化满足每个行业的定制化需求。

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