基于Hadoop的微博舆情监控系统
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Public Sentiment Monitoring System for Microblog Based on Hadoop
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    摘要:

    随着在线社会网络如社交网站、微博、在线社区等的快速发展, 一个真正的双向传播和新媒体时代逐步形成. 在线社会网络让每个用户都能创造自己的内容, 并且快速传播出去. 据不完全统计, 新浪微博平均每秒有超过1000条的新微博产生, 日增量数据为5TB, 因此海量数据给舆情监控带来了严峻的挑战. 将介绍一种基于Hadoop的微博舆情监控系统, 能够对大规模采集数据进行挖掘、分析, 实现对舆情热点话题的发现及追踪、对微博的社会网络分析, 分析结果可视化呈现, 为党政机关、大型企业等单位和组织及时发现敏感信息、掌握舆情热点、把握舆情趋势、应对舆论危机提供自动化、系统化、科学化的信息支持.

    Abstract:

    With the rapid development of online social networks, such as social networking services, microblog, online community, etc., a real two-way communication and new media age has been gradually forming. Everyone can create their own content and spread out quickly through online social networks. According to incomplete statistics, Sina microblog generates over 1000 new microblogs per second and the daily incremental size of data is 5TB. Thus, massive data has brought severe challenge to public opinion monitoring. This article will introduce a microblog public opinion monitoring system based on the Hadoop. It can mine and analyze large scale collected data, realize detection and tracking of hot topics, perform social network analysis on the microblog and visualize the analysis result. The proposed system will provide automated, systematic, and scientific information support for party and government organizations, enterprises and other units and organizations to detect sensitive information timely, grasp the hot points and the trend of public opinion and deal with the crisis of public opinion.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈彦舟,曹金璇.基于Hadoop的微博舆情监控系统.计算机系统应用,2013,22(4):18-22,9

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  • 收稿日期:2012-09-21
  • 最后修改日期:2012-11-07
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