网络舆情监测的一些技术手段介绍

网上舆论监控是靠什么来实现的？许多人应该不理解，也知道这背后的原理，但这背后的原理说起来难懂也不难，但也不容易！那就来看看下面toom舆情小编一起来看看！

第一步是对舆情监测数据的获取，也就是我们经常说的一些微博、微信等平台的信息的抓取，那么我们该怎么做呢？这里大概说一下！(由于涉及一些算法，太深的知识也不好懂！0.0)

想要抓取一般也就有以下两种，一类是搜索引擎搜索，一种是站内搜索网站。

两者都有各自的优点，我们做的舆情监测有很多要监测的关键字，那么在有关键字的时候，我们就可以用这些关键词来让程序对各种搜索入口进行搜索！(有人说过爬虫不会累!!!这不累！)

那网站会不会认我们抓取呢？对了，就是这样的情况，我们的爬虫一直在网站上抓取会对网站造成高负荷，所以一些站长网站有反爬虫机制，他们的主要反爬方式就是输入验证码来确认是否为人工行为。但是我们也有办法来对付，在这里不多说！有兴趣的自行百度！

谈到站内爬虫，下面我们来介绍一下，搜索入口，相对于搜索入口是比较方便的，除了爬取门槛低外，不需要自己手动收录网站信息，还有一个就是爬取的结果是跟人工一样准确的！

爬虫根据网站的入口遍历抓取网站内容。

首先要计划好哪些站点需要爬取呢？根据不同业务场景将不同网站的列表梳理，只要在主题上讨论过就行了，这个部分最简单的就是查找门户类、热门网站、他们的主页推荐、文章聚合等等。

所以才能知道哪些项目最受欢迎。想法很简单，大家都在关注热点。对于内容网站如何判断热门，这种反馈机制可以采用：一种是编辑推荐；一种是用户行为点击收集，再反馈到首页。

第二是爬虫获取数据，爬虫怎么写这个也不够逼逼(人生苦短，我用python)皮一下，爬虫这个工作的入门确实不难但是他很难在后期提升！爬行动物在提升，网站反爬行也在提升！哎呀，说多了！

当数据被捕获之后应该做什么？

这些是您之后需要的数据获取吗？这些都没有？这就用了一些算法来处理！这一方面的门槛比较高，难度很大，首先大规数据如何被有效地检索使用是一个难题。

例如，每天收录上百万页(真实的环境通常比这个数量级高很多)，如何存储、检索数百G的数据，是个难题。行业中已经有了一些成熟的方案，比如使用solr或es来进行存储检索，但是随着数据量的增加和增加，这些都会遇到各种各样的问题。

经常判断热点的逻辑被各个网站转载报道，需要用NLP的方法进行类似的计算，业界常用的方法是Simhash和类似的馀弦夹角。一些场景不仅与文章相似，还需要对与之类似的文章进行聚合，这时就需要使用一些聚类算法，比如LDA算法。根据实际经验，聚类算法的效果是良莠不齐的，需要根据文本的特征进行验证。

当前舆论监测的现状还有许多有待改进的地方。第一，人工监控有其固有的局限性。在缺乏自动化系统的情况下，通过安排固定人员24小时值班、不间断的浏览目标网站和搜索目标关键词，是最直接、也是最基本的舆情监控方式。

因为受每个人主观思想的限制，人工监控总会有一个观察盲区，总会有感觉不重要但事后证明很严重的地方，并且不能让人察觉某些站点或者某些偏僻的网页内容发生变化；

人类并非机器，长时间的反复监控容易导致疲劳，常常使人该判断出来的舆论，一不留神就漏掉了。这将在实时性和准确性方面有很大的波动。

上述这也是用于舆情监测的一些技术手段，还是有些专业知识，不懂也没事不慌，我们可以百度一下，一点分析出来！上面的文章小编今天给您带来了，如果您还有什么不懂的可以来电咨询哦！