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商务智能云推出大数据时代舆情分析及决策支持系统

网站编辑:颐搜网 | 发表时间:2023-05-12

在现有的舆情系统中,决策支持模块一般位于舆情监测系统的服务层,其作用是通过可视化界面为用户提供决策依据。 决策支持层在当前舆情监测系统中的主要功能是:利用现有模型对舆情信息进行分析,控制舆情流行度和发展趋势; 自动生成各类统计数据和舆情报告,辅助决策; 实时监控,发现重要信息和敏感信息及时预警。 目前的舆情监测系统中,舆情应对策略最终还是由人来制定,缺乏智能化的策略推荐系统。 曹峰、杰丁等提出的舆情监测模型中的决策支持模块是一种决策辅助工具,不能独立生成舆情决策策略。 目前很多人主要从数据采集与清洗、数据分析与决策支持三个模块来构建舆情分析与决策支持系统。 因此,喻君根据大数据处理的相关技术,提出了大数据时代的舆情分析与决策支持系统框架。

商务智能云推出大数据时代舆情分析及决策支持系统

麻烦不断,挑战不断

大数据处理的相关技术和大数据时代的到来,给现有的数据处理技术带来了巨大的挑战。 金从三个角度分析了大数据:大数据的存储与管理、计算与分析、大数据安全。 现有技术带来的挑战。 在数据存储方面,目前的数据存储技术远远不能满足数据的增长速度。 统计数据显示,目前数据的增长速度仍然高于网络的承载能力,数据异构问题拖慢了数据存储的速度。 为应对数据存储的挑战,商业智能云推出了多种类型的云服务来解决大数据的存储问题。 云服务可以实现用最少的工作或服务建立一个共享的、结构化的计算资源供应平台,从而缓解大数据存储的问题。 然而,目前与云服务相关的技术还处于不成熟阶段,面临着数据安全、成本、技术集成和服务水平协议等应用挑战,以及云协同问题。

在数据分析和计算方面,处理问题的速度是一个重要的实际需求,但在解决实际问题时,需要遍历数据库中的所有相关数据,这在大数据时代会耗费大量时间. 通过数据索引技术解决数据遍历问题是目前重要的优化方法,但这种方法只适用于单一数据结构的情况。 大数据结构多样性的特点需要适当的索引技术与不断更新的预处理技术相结合来应对这一问题。 目前,并行处理和分治算法是处理大数据问题的常用模式。 基于云技术,数百台计算机可以同时处理大数据计算问题,从而降低模型成本和时间成本。 是学术界和企业界用来解决大数据存储和分析问题的主流技术。 它是开源分发系统的框架基础,由HDFS、和HBase组成。 陈彦洲等。 设计了一个基于的微博舆情监测平台,并通过实验证明了该平台在分析大规模微博舆情数据方面的有效性。

商务智能云推出大数据时代舆情分析及决策支持系统

大数据舆情分析与决策支持层次架构模型

通过总结冯曹、程先义、陈彦洲构建的舆情预警系统模型,结合大数据处理相关技术和决策支持系统相关理论,余军提出了大数据舆情分级模型分析和决策支持(图 3)。 该模型分为数据采集与存储、数据分析与决策支持三个模块。 数据采集​​存储和数据分析模块在原有舆情分析系统的基础上增加了大数据存储和分析技术,决策支持模块增加了专家知识库。 该模型在解决大数据存储和分析问题的同时,利用专家知识库为舆情处理提供针对性策略,弥补了舆情预警系统中决策支持模块只能被动提供决策的缺陷支持。

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