政府舆情系统
免费舆情监测分析系统有还是有的，只不过要花点时间去研究，研究之前还需要你自己本身会程序才行，因为这个舆情系统也称为大数据分析系统，涉及到的技术问题比较广。
全网舆情监测的原理：从获取的方法上有简单的取巧办法，也有复杂到需要应对各类网站难题的情况。
方法大致如下：使用搜索入口作为捷径搜索入口有两类：一类是搜索引擎的入口， 一类是网站的站内搜索。
做舆情监测往往是有主题、有定向的去做， 所以很容易就可以找到监测对象相关的关键字，然后利用这些关键字去各类搜索入口爬取数据。
当然也会遇到反扒的问题，例如你长时间、高频次的爬取搜索引擎的结果页面，网站的反扒策略就会被触发，让你输入验证码来核实是否是人类行为。
使用搜索入口作为捷径也会带来一些好处，除了爬取门槛低，不需要自己收录各类网站信息外，另一个特别明显的好处是可验证性非常好，程序搜索跟人搜索的结果会是一致的， 所以人很难验证出你获取的数据有偏颇。
爬虫根据网站入口遍历爬取网站内容第一步要规划好待爬取的网站有哪些
根据不同的业务场景梳理不同的网站列表， 例如主题中谈到的只要监测热门的话题，这部分最容易的就是找门户类、热门类网站，爬取他们的首页推荐，做文章的聚合，这样就知道哪类是最热门的了。
思路很简单，大家都关注的就是热门。
至于内容网站怎么判断热门，这个是可以有反馈机制的：一类是编辑推荐；一类是用户行为点击收集，然后反馈排序到首页。
第二步是使用爬虫获取数据。
爬虫怎么写是个非常大的话题，在这里不展开说明，需要提一嘴的是， 爬虫是个门槛很低但是上升曲线极高的技术。
难度在于：网站五花八门；反扒策略各有不同；数据获取后怎么提取到想要的内容。
数据检索与聚合数据获取下来后哪些是你关心的、 哪些是垃圾噪声，需要用一些NLP处理算法来解决这些问题。
这方面门槛高、难度大。
首先大规模的数据如何被有效的检索使用就是个难题。
比如一天收录一百万个页面（真实环境往往比这个数量级高很多），上百G的数据如何存储、如何检索都是难题。
值得高兴的是业内已经有一些成熟的方案，比如使用solr或者es来做存储检索， 但随着数据量的增多、增大，这些也会面临着各种问题。
通常对热门的判断逻辑是被各家网站转载、报道的多， 所以使用NLP的手段来做相似性计算是必须的，业内常用的方法有Simhash或者计算相似性余弦夹角。
有些场景不单单是文章相似，还需要把类似谈及的文章都做聚合，这时就需要用到一些聚类算法，例如LDA算法。
从实践经验来看，聚类算法的效果良莠不齐， 需要根据文本特征的情况来测试。
目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。
首先，手工监测存在天然局限性。
通过安排固定人手24小时值班，不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词，是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。
由于受到每个人主观思想的限制，手工监测总会有观察盲区，总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方，且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变；同时，人不是机器，长期反复监测容易导致疲劳，经常会使得该判断出来的舆情，一不留神就漏掉了。
这些都会在实时性和准确性上存在很大波动。
其次是过度依赖搜索引擎。
人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。
但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。
除了搜索结果受关键词影响很大外，搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站，而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。
但是网民发表意见最多的地方，恰恰是这些提供互动功能的网站。
更进一步的，搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性，因此不能实时搜索到最新的网页更新。
因此，搜索引擎不能为我们提供问题的全貌，因为它只针对关键词而不针对问题，所以谈不上全面性；搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果，因为不仅是它的内容更新不够快，而且它也不能提供针对时效性的服务，所以谈不上及时性；搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果，而且是以杂乱无章的形式，对于我们关心什么，它一无所知，所以它给出的结果是所有人都关心的，而非我关心的，因此也谈不上准确性。
可见，我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情，需要提出全新的技术手段来获知网络舆情，并跟踪和分析舆情。
因此，要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性，最可靠的办法就是使用自动化的多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统，依靠软件系统来消除人工方式的不足，依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络，跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹，并自动地整理生成日报\\\/周报等报告，将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起。
国内有哪些舆情系统? 介绍一个好的， 前提是你自己用过啊
目舆情监测的系统太多，主要看你是做什了，差别也是功能差别，网络舆情监测系统的过本大概是：设定监控范围、设定关键字词组合、查看抓取结果、排除无关信息，设置关注点、对抓取信息进行舆情分析、拟写舆情报告、定期对系统运行状况进行检测。
在做舆情监测的企业很多,形成的舆情监测产品也很多,下面常用的多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统为例,简要的介绍一下舆情监测的主要功能：l热点识别能力可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数,识别出给定时间段内的热门话题.l倾向性分析与统计对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析.以提供参考分析依据.分析的依据可根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度.来判别信息的发展倾向.l主题跟踪主题跟踪主要是指针对热点话题进行信息跟踪,并对其进行倾向性与趁势分析.跟踪的具体内容包括：信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素.其建立在倾向性与趁势分析的基础上.l信息自动摘要功能能够根据文档内容自动抽取文档摘要信息,这些摘要能够准确代表文章内容主题和中心思想.用户无需查看全部文章内容,通过该智能摘要即可快速了解文章大意与核心内容,提高用户信息利用效率.而且该智能摘要可以根据用户需求调整不同长度,满足不同的需求.主要包括文本信息摘要与网页信息摘要两个方面.l趋势分析通过图表展示监控词汇和时间的分布关系以及趋势分析,包括地域信息分布.以提供阶段性的分析.如：信息传播的区域分布,转载量与转载网站类型等.l突发事件分析突发事件不外乎有以下几种：自然灾害、社会灾难、战争、动乱和偶发事件等等.互联网信息监控分析系统主要是针对互联网信息进行突发事件监听与分析.对热点信息的倾向分析与趁势分析,以监听信息的突发性.l报警系统报警系统主要是针对舆情分析引擎系统的热点信息与突发事件进行监听分析,然后根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析.以确保信息的舆论健康发展.l统计报告根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告,用户可通过浏览器浏览,提供信息检索功能,根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询,并浏览信息的具体内容,提供决策支持.
目前国内最主流的舆情监测系统有哪些，主要差别是什么
目前做舆情监测的系统太多 ，主要看你是做什么用了，差别也是功能差别而已，网络舆情监测系统的过程基本大概是：设定监控范围、设定关键字词组合、查看抓取结果、排除无关信息，设置关注点、对抓取信息进行舆情分析、拟写舆情报告、定期对系统运行状况进行检测。
在做舆情监测的企业很多,形成的舆情监测产品也很多,下面常用的多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统为例,简要的介绍一下舆情监测的主要功能：l 热点识别能力可以根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数,识别出给定时间段内的热门话题.l 倾向性分析与统计对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析.以提供参考分析依据.分析的依据可根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度.来判别信息的发展倾向.l 主题跟踪主题跟踪主要是指针对热点话题进行信息跟踪,并对其进行倾向性与趁势分析.跟踪的具体内容包括：信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素.其建立在倾向性与趁势分析的基础上.l 信息自动摘要功能能够根据文档内容自动抽取文档摘要信息,这些摘要能够准确代表文章内容主题和中心思想.用户无需查看全部文章内容,通过该智能摘要即可快速了解文章大意与核心内容,提高用户信息利用效率.而且该智能摘要可以根据用户需求调整不同长度,满足不同的需求.主要包括文本信息摘要与网页信息摘要两个方面.l 趋势分析通过图表展示监控词汇和时间的分布关系以及趋势分析,包括地域信息分布.以提供阶段性的分析.如：信息传播的区域分布,转载量与转载网站类型等.l 突发事件分析突发事件不外乎有以下几种：自然灾害、社会灾难、战争、动乱和偶发事件等等.互联网信息监控分析系统主要是针对互联网信息进行突发事件监听与分析.对热点信息的倾向分析与趁势分析,以监听信息的突发性.l 报警系统报警系统主要是针对舆情分析引擎系统的热点信息与突发事件进行监听分析,然后根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析.以确保信息的舆论健康发展.l 统计报告根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告,用户可通过浏览器浏览,提供信息检索功能,根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询,并浏览信息的具体内容,提供决策支持.
