大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下舆情通的问题，以及和舆情监测软件的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
新浪舆情通怎么收费
等级一般的,价格平均在6-8W,高一等级的,10W左右,更高级别的,则需要十几到几十万不等。
舆情监测系统的收费标准一般情况下,舆情监测系统的收费方式有:按服务器收费、按监测主题关键词/监测目标数量收费、按系统功能和服务收费、按是否需要定制收费、按月度季度年度收费这五种方式。
新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司旗下政企舆情大数据服务网站。从舆情信息发现、热度监测、预警到详细分析，全程监控舆情信息路径，提高舆情管理工作效率。
新浪舆情通的主要功能有哪些
新浪舆情通的主要功能包括：
1.实时监测与分析功能。新浪舆情通能够实时监测网络上的舆情动态，包括新闻、社交媒体、论坛等各类信息源。通过收集和分析这些数据，用户可以了解舆情的发展趋势和热点话题。
详细解释：实时监测功能允许用户跟踪特定主题或关键词的实时舆情，这对于企业危机管理或政府舆情应对非常关键。此外，新浪舆情通还具备深入的分析能力，通过数据挖掘和算法分析，帮助用户洞察舆情背后的社会情绪、意见分布等更深层次的信息。
2.情感分析与情绪管理功能。该功能可以分析文本中的情感倾向，判断公众对某一事件或话题的情感态度是正面、负面还是中立。这有助于企业和政府机构了解公众对其品牌或政策的情感倾向，进而做出针对性的策略调整。
详细解释：情感分析是通过对文本内容的语义分析实现的。新浪舆情通通过先进的自然语言处理技术，能够准确识别文本中的情感色彩。这对于企业在危机管理中的决策尤为重要，因为它可以迅速识别公众的情感倾向，帮助企业及时应对危机事件。
3.危机预警与事件管理功能。当用户关注的特定关键词或话题出现负面舆情时，新浪舆情通会发出预警，提醒用户关注并处理。这对于预防和应对可能出现的危机事件非常关键。同时，对于已发生的事件，可以对其发展趋势进行追踪分析。
详细解释：危机预警系统是基于大数据分析建立的。通过对海量数据的实时监测和分析，系统能够预测可能的危机事件并发出警告。此外，事件管理功能可以帮助用户追踪事件的发展过程，包括起因、发展、高潮和结果等各个阶段的信息，有助于用户全面了解事件的来龙去脉并做出决策。
网络舆情是怎么监测的主要通过什么途径
数据源的获取是做舆情监测的第一步，有了米才能做粥嘛。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。从我们的实践经验来看，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。
好了，关于舆情通和舆情监测软件的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！