輿情腳本

『壹』 網路輿情信息如何獲取

最簡單就是找款輿情監測軟體，或者找個專做輿情服務的。
如果你們自己做需要了解幾個方面：
數據採集，用於掃描目標網站信息；規則匹配：用於對網頁正文進行規則識別，發現有用的信息；文本識別碼建立，用於跟蹤輿情信息；這其中還隱含了一些技術，譬如：url排重，中文分詞的匹配技術等。
建議你有個明確的目標，然後才好下手。

『貳』 關於疫情謠言論文的研究目標怎麼寫

摘要 您好，研究意義

『叄』 輿情監測系統招標參數

輿情監測系統介紹：
指通過對網路各類信息匯集、分類、整合、篩選等技術處理，再形成對網路熱點、動態、網民意見等實時統計報表的軟體工具。它利用互聯網信息採集技術和信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動採集處理、敏感詞過濾、智能聚類分類、主題檢測、專題聚焦、統計分析，實現各單位對自己相關網路輿情監督管理的需要，最終形成輿情簡報、輿情專報、分析報告、移動快報，為決策層全面掌握輿情動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。
主要架構是：

到底怎麼選擇還是要看你的需求，附上輿情監測系統的選擇一些注意點：
1、輿情監測系統監測的全面性。輿情軟體監測是否是全網監測；
2、監測的是否及時，輿情最注重的就是時效性，如果不能及時監測到，那麼輿情監測系統就失去了使用的意義，一般現在市面上的軟體監測事件均在半小時以內；
3、監測的准確性，與汽車企業相關的互聯網輿情僅僅一天的數據可能達到數十萬甚至是數百萬，但是可用的有效的輿情信息，卻只有一小部分。那麼這對於輿情監測系統的輿情分析能力就提出了比較高的要求。例如，之前我們單位使用過的西盈輿情監測系統可以在短短幾秒鍾對海量數據進行清洗，自動聚類、分類、自動研判信息屬性、過濾垃圾信息，並對有效的輿情信息進行精準的快速的推送，這些參數都是相當的重要。
經過輿情採集到的信息，經過輿情分析系統的知識庫系統和分析引擎系統 的分析可以自動分類聚類、自動研判信息屬性、自動進行信息的事件追蹤，不需要人工的介入，工作人員只需要根據分析得到的數據，尤其是自動導出的輿情報告進行決策。輿情爆發快，傳播迅速，因此出現負面輿情之後，第一時間處置，尤為重要。
所以說想要監測多少以及范圍多少都會影響價格，還有就是服務的質量也是比較重要的一個方面。

『肆』 有哪些人工智慧安全風險

在分析之前，讓我們簡要介紹一下人工智慧的應用。人工智慧因其在數據分析、知識提取和自主學習方面的突出優勢，被廣泛應用於網路保護、數據管理、信息審查、智能安全、金融風險控制和輿情監測等領域。在這些領域，往往會出現一些安全風險，常見風險如下:

1、人工智慧安全風險——框架的安全風險

近年來，著名的深度學習框架TensorFlow和Caffe及其依賴庫多次被發現存在安全漏洞，被攻擊者利用，導致系統安全問題。以生成模型[3]為例。原始工作原理是:將輸入X映射到低維表示的Z編碼器，再映射回高維重構的X解碼器，表示如下圖所示:

如果輸入是7，攻擊後的輸出可能是8。如圖所示:

此外，人工智慧可以用來編寫計算機病毒和木馬。原始的惡意腳本是手動編寫的。人工智慧技術可以通過插入拮抗樣本[4]，繞過安全檢測，實現這些過程的自動化。同樣，人工智慧技術也可以自動生成智能僵屍網路[5]，它可以在不等待僵屍網路控制命令的情況下對其他系統進行大規模、自動的攻擊，大大提高了網路攻擊的破壞程度。(頁面)

2、人工智慧安全風險——數據安全風險

攻擊者可以通過網路的內部參數得到網路訓練的數據集。人工智慧技術還將增強數據挖掘能力，提高隱私泄露風險，比如2018年3月的Facebook數據泄露事件。

3、人工智慧安全風險——演算法的安全風險

深度學習網路目標函數的定義不準確、不合理或不正確，可能會導致錯誤甚至有害的結果。錯誤的目標函數、代價過高的目標函數以及表達能力有限的網路都可能導致網路產生錯誤的結果。例如，2018年3月，一輛優步自動駕駛汽車發生事故，機器人視覺系統未能及時識別突然出現在道路上的行人，導致行人發生碰撞並死亡。演算法的偏差和人工智慧的不可解釋性也是主要問題。在美國，人工智慧演算法被用來預測罪犯，一些列表顯示許多無辜的人受到了傷害，其中大部分是黑人，甚至系統的開發者也沒有合理的解釋這個決定。拮抗樣本的存在也會導致演算法的誤判。通過給下面的圖片添加一點雜訊，人工智慧將很有信心地確認熊貓是長臂猿。

4、人工智慧安全風險——信息安全風險

有了足夠的訓練數據，人工智慧可以產生用於非法活動的虛假信息。比如人工智慧面部修飾DeepFakes，以及最近推出的DeepNude。一些罪犯使用假聲音和假視頻進行詐騙。現在谷歌已經發明了一種聊天機器人，它可以完全愚弄人們在電話上聊天。

以上就是《人工智慧安全風險有哪些?安全在這個行業竟然這么重要》，在分析之前，讓我們先簡單介紹一下人工智慧的應用。人工智慧由於其在數據分析、知識提取和自主學習方面的突出優勢，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『伍』 問題：公司今年突然開始重視品牌輿情，還讓我來負責，誰知道怎麼做輿情監測（Brian）

18年第一次接觸輿情監測的時候，和你有一樣的疑惑。一開始自己手動到網路、各大媒體、搜狗微信、知乎、微博等平台中搜品牌詞（PS：太費時間了），會找到一些輿情，後來發現時效性太差、經常會漏掉，被領導說了幾次。之後申請調了2個技術嘗試寫腳本抓數據，最終發現也不行，要想做好，成本太高、難度太大了。最後找了輿情監測公司，對比了幾家發現監測系統都差不多，但是服務差別太大了，最終我找的是五節數據，現在和他們已經合作2年多了，服務響應及時、數據全面、還能給我一些分析建議，這個是我最看重的地方，主要是領導認可，哈哈~

『陸』 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用

一般抓數據的話可以學習Python，但是這個需要代碼的知識。
如果是沒有代碼知識的小白可以試試用成熟的採集器。
目前市面比較成熟的有八爪魚，後羿等等，但是我個人習慣八爪魚的界面，用起來也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以試試。

『柒』 如何用大數據進行網路輿情傳播與引導

形成監測機制是非常重要的

大數據應用於輿情，目前來說就是通過網路信息的採集實現的

關鍵點在於：對於特定站點或者根據自身實際需要針對全網實施監測，發現負面，及時處理，處理方法可以參考一些輿情的分析報告。

採集系統具有以下特性：

♦ 對目標網站進行信息自動抓取，支持HTML頁面內各種數據的採集，如文本信息，URL，數字，日期，圖片等
♦ 用戶對每類信息自定義來源與分類
♦ 可以下載圖片與各類文件
♦ 支持用戶名與密碼自動登錄
♦ 支持命令行格式，可以Windows任務計劃器配合，定期抽取目標網站
♦ 支持記錄唯一索引，避免相同信息重復入庫
♦ 支持智能替換功能，可以將內容中嵌入的所有的無關部分如廣告去除
♦ 支持多頁面文章內容自動抽取與合並
♦ 支持下一頁自動瀏覽功能
♦ 支持直接提交表單
♦ 支持模擬提交表單
♦ 支持動作腳本
♦ 支持從一個頁面中抽取多個數據表
♦ 支持數據的多種後期處理方式
♦ 數據直接進入資料庫而不是文件中，因此與利用這些數據的網站程序或者桌面程序之間沒有任何耦合
♦ 支持資料庫表結構完全自定義，充分利用現有系統
♦ 支持多個欄目的信息採集可用同一配置一對多處理
♦ 保證信息的完整性與准確性，絕不會出現亂碼
♦ 支持所有主流資料庫：

『捌』 抖音怎麼去運營啊

抖音運營方法有很多，如廣告變現、賣貨變現、引流微信變現等運營方法：

1、廣告變現

廣告變現方法就是通過在抖音短視頻中植入商家軟性廣告，商家給予達人一定的廣告費。在所有變現方法中，廣告變現是抖音官方最認可和支持的，並且官方還為品牌主和達人提供了廣告任務撮合平台——星圖。官方之所以認可，是因為這種變現的行為既不傷粉，也沒有為其他平台引流。

5、賣號變現

在自媒體圈裡，有一部分人專門靠賣號賺錢，通過各種引流手段短時間吸粉，一般吸粉周期在一個月到一年左右，號養成後再出售，有一家專門運營公眾號的公司，981個公眾號賣了38億。

微信公眾號現在吸粉成本有些高了，但是抖音漲粉還是相對輕松，有人發個視頻爆後，一天可以漲幾十萬上百萬粉絲，結合抖音的特性，做出適合抖音上的內容，批量做賬號出售也是一種變現途徑。

『玖』 抖音運營方面的工具有哪些

推薦一本工具類的網路全書——《抖音營銷實戰指南》。

其實我是偶然間看到這本書的，因為我本身對營銷比較感興趣，然後最近又發現抖音短視頻很火，特別是一些抖音紅人，還有在抖音上做廣告的品牌，但是一直沒有時間和機會深入研究抖音營銷這個現象，這次在網上搜索信息的時候突然看到了這本書，覺得很有意思就點開了解了一下。

然後發現這本書解答了我好多以前沒想明白的疑惑，書裡面把從抖音入門到進階的各個階段都詳細地梳理了一遍，由淺入深，循序漸進，很有條理，連我一個抖音小白看完都能夠大致知道抖音營銷的基本操作。書中的案例分析也很有趣，把很多我平常看過但是沒仔細思考過的視頻作品都拿出來進行了深入的剖析，明白了這背後的奧秘之後我真的有種恍然大悟的感覺。

現在都已經是5G時代了，我每天都在驚訝於網路的發展速度之快，不過在感嘆之餘，學習如何利用好網路資源，讓自己從中獲利才是更有意義的事。這本《抖音營銷實戰指南》實際上也是一本營銷人實戰演練的指南，還是很推薦大家去看一看的~

『拾』 輿情監測系統頂級配置

產品實用性強，功能設計要非常適合輿情工作需要，系統要能有效利用網路資源和硬體資源，要求生產商具有持續研發能力，具有良好的實施和售後服務能力；
★產品形態為軟硬一體化產品，為了完成對輿情監測工作的需要，需提供:1台輿情監控系統採集部分產品能夠利用搜索引擎技術、文本處理技術、知識管理方法，通過對互聯網海量信息自動獲取、提取、分類、聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶對網路輿情監測和熱點事件專題追蹤等需求，形成輿情簡報、專題分析等分析結果，為客戶全面掌握輿情動態、實施輿論引導提供分析依據的網路情報、輔助決策系統。

★支持國內的主流微博和境外指定網站輿情採集系統實現對指定受監控信息源（新聞、論壇、博客、微博、貼吧、RSS、WAP、電子報、境外網站等）進行定時採集，可對採集時間密度、採集內容、採集方式進行配置管理；維護管理人員可方便指定採集的目標站點或頁面。

★穩定運行，系統完全可以實現7*24小時不間斷無人值守的信息採集，系統具備自我恢復啟動功能。真正滿足輿情監控應用的需要。
配置簡單：採集系統支持可視化向導的配置。同時支持定向採集和全網監控。
內置JavaScript/Jscript/VbScript等腳本引擎，可以解析和抽取復雜的腳本頁面，以應對復雜的採集環境。支持增量採集和完全更新採集。

★強大的貼吧、論壇採集功能。不但能夠採集論壇主貼和所有的跟帖，而且要實時更新。能夠採集點擊數和回帖數（包括點擊數回帖數不在最終的細覽頁面）。採集結果自動排重，結果排重支持URL的排重方式以及利用內容的相似性進行排重。內置全網採集功能，用戶只需要指定所需要的的關鍵詞，就可以輕松實現全網監控。支持HTTP壓縮編碼傳輸gzip/deflat，支持代理轉換。降低對目標網站的採集壓力。減少了被目標網站拒絕採集的概率。網頁編碼自動識別，支持多語言網頁的採集，支持UTF-8、BIG5、GBK、等編碼；分頁內容重組，對於目標數據源的一篇文章在目標網站上分頁顯示,系統能自動對其進行重組。內置常用的採集網站，無需過多配置便可輕松實現對常用網站的採集監控。

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