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互联网上的大量社会信息使得社会舆论在大数据的应用和登陆上有着内在的优势和基础。但是大数据的价值不在于信息本身，而在于分析数据的相关性以指导决策和预测未来。社会舆情分析是网络舆情引导的前提，大数据技术为网络舆情分析和预测提供支持和保障。大数据技术的应用是挖掘和分析与网络舆情相关的数据，将监控目标时间推至敏感信息网络传播的早期阶段。通过建立的模型，模拟了网络舆情的实际演变过程，实现了网络舆情的预测。
公众意见系统使用行业领先的大数据基础设施平台来存储大量非结构化数据，通过高效的算法分析模块从丰富的数据集中提取有价值的信息，并从庞大的数据世界中发现事件趋势。总结了舆论的趋势。把握公众态度和情绪，充分发挥政府对热点事件的洞察力，收集品牌、口碑、竞争对手等信息，帮助用户发现不满的全过程，跟踪不满，了解公众的发展意见。
大数据的收集和处理是整个舆情分析服务的基础。掌握数据捕捉和歌词解读能力，通过“处理”实现数据的“增值”，是舆情分析的基本技能。社会情感系统采用分布式数据采集系统，在微博、微信、智虎、豆瓣、帖子栏、天涯等社交平台上采集数据。它高效、准确、实时。
如何分析和解释复杂的大数据是舆情系统的关键。数据分析模式的科学性将直接影响数据分析的质量，也决定了舆情信息的价值。基于数据分析，可以提取出独特的高质量的想法，并且可以找到凌乱数据背后更符合客户需求的有价值的信息。这是大数据时代最大的变数。社会情感分析系统基于计算机文本信息识别技术，如文本分类、聚类和意见偏好识别。数据挖掘技术是核心，它应用不同的数据建模，包括关联规则、序列模式、频繁序列和决策树分类、神经网络、模糊聚类、异常检测等数据挖掘算法，结合相应的数据可视化方法，实现舆情数据的分析和预测。
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