分布式自媒体数据采集平台的设计与实现
这是一篇关于数据采集,自媒体,网络爬虫,分布式系统的论文, 主要内容为人们通过各互联网平台来获取媒体信息已经成为了一种日常行为,互联网平台中拥有海量来自自媒体提供的优质文章和数据,非常具有科研价值和商业价值。本论文将互联网平台中自媒体账号发布的文章、数据等作为采集需求,通过整合风险控制和任务下发计算,搭建一个具有敏捷性、高效性、健壮性的分布式数据采集平台,以提高数据采集的效率和内容丰富度。本系统采用微服务的架构设计,基于分布式系统理论将数据采集平台划分为数据采集、任务计算、任务调度和数据处理服务等四个模块。技术上,使用SpringBoot框架搭建后端体系结构,基于WebMagic进行数据采集,使用Redis作为任务下发后的缓存队列,集成了XXL-JOB对任务进行调度和管理。在对数据的持久化上,使用Mongo DB作为主要的数据存储,使用Elasticsearch作为数据检索。使用Kafka对数据进行分发,实现削峰和异步的解藕效果。通过Zookeeper实现服务的注册与发现以及协调一致性问题,通过Dubbo进行服务之间的RPC通信。经过测试,本平台可以在平均385.4秒的时间抓取到自媒体的新发文章,漏抓率为6.78%
政务微信的治理效能提升研究——基于“北京发布”与“上海发布”的比较分析
这是一篇关于政务微信,自媒体,技术治理,数字政府的论文, 主要内容为在自媒体时代来临所引发的社会各个领域的变革背景下,政务微信公共服务是政府依托于互联网平台而打造的智慧政务,这种服务能够打破时间与空间的局限,为群众提供更加多元的服务。通过这种服务模式能够显著提升政府的服务能力。在电子政务中,政务微信是最为关键的构成因素之一,对其具有的有信息发布、政务服务和政民互动功能进行研究分析具有重要意义。基于上述背景,可以看出数字技术与人们生活的融合已经成为了一种的必然的趋势,尤其是新冠肺炎的爆发则进一步拉近了人们的生活与数字技术的距离。为推进政务微信有序健康快速发展,本文依据场域理论和结构——功能主义理论,运用文献研究、数据分析和比较分析方法,阐述目前关于政务微信研究的困境与制约因素。如何更好地利用好政务微信这种新兴的模式,进而在政府与群众之间建立起高效的沟通桥梁已经成为了当前研究与实践领域所共同关注的问题。本论文分为六个章节依次展开。第一章是绪论,在这一部分介绍了政务微信这种模式的诞生背景,以及对这一主题进行研究的意义,梳理国内外对电子政务、自媒体和政务微信研究的现状,提出问题。第二章针对“北京发布”与“上海发布”的发展现状与运营环境。从发展历程、发布内容分析、实现效果比对着手,找到异同点。第三章、第四章为两者的结构功能与效能之比较。通过从界面设置、前台架构、后台管理与信息发布、公民参与、政务服务等方面进行比较,论证效能。第五章是本文的重点。主要分析“北京发布”与“上海发布”治理效能发挥的困境与制约因素,引出对政务类微信公众号治理效能优化的思考。第六部分是政务微信的效能优化路径探讨,重点针对微信政务服务模式的使用方法进行讨论,从而促使这种工具能够更好发挥其在吸收群众意见、引导公众舆论、响应社会需求等方面的作用,在政府与群众之间搭建具有互动功能的良性沟通机制。期望本文的研究能够提升政府对政务微信的应用水平。
多源自媒体热点可视化系统的设计与实现
这是一篇关于自媒体,话题提取,数据可视化,B/S架构,Hadoop的论文, 主要内容为随着我国网络普及率的增长,丰富多样的自媒体平台也跟着快速发展,自媒体用户可以随时随地的发表自己的所见所闻所感。自媒体平台在方便人们生活、增加人们表达心声渠道的同时,也为虚假言论的传播扩散提供了便捷,成为网络舆情产生的重要场所。因此,挖掘自媒体平台上的舆情热点话题并进行可视分析具备应用意义。由于自媒体用户的快速增长,自媒体舆情数据量呈爆炸式递增,传统的舆情分析方法已经不能满足实际需求,基于大数据的舆情可视化分析方法得到快速发展。为了降低虚假言论产生的负面影响,帮助人们发现并直观的认识舆情热点事件,本文设计并实现的多源自媒体热点可视化系统,从海量舆情数据中挖掘热点话题,并对热点话题进行可视化分析,促使用户理性化对待舆情热点话题。本文的主要工作如下:(1)改进了传统的Canopy-Kmeans文本聚类算法。针对传统Canopy-Kmeans聚类算法中Canopy算法随机选择中心点的不足,引入“最大最小原则”对其进行改进,用来优化Canopy中心点的选取,进而得到较为准确的Kmeans初始聚类中心点及K值,然后借助MapReduce编程模型并行化实现优化改进后的算法,并将其用于自媒体舆情热点话题的提取聚类。(2)基于底层技术、支持的可视化图表、图表交互性等方面,对比了目前较为流行的可视化工具,选择Echarts可视化工具实现舆情热点话题的可视化展示。根据微博舆情分析结果的数据特点,选择合适的可视化图表展示形式,使用Echarts插件实现多种舆情热点话题的可视化模型,具体包括关键传播用户可视化、热词可视化以及话题生命周期可视化等图表,增强了舆情分析结果的可读性。(3)基于B/S架构,设计并实现多源自媒体热点可视化系统。通过对系统功能和性能进行分析,完成系统整个架构以及各个功能模块的详细设计,实现系统的注册登录、热点聚类、热点查询、热点可视化分析等模块。基于微博数据构建不同规模的测试数据集,对改进后的Canopy-Kmeans算法在不同场景下进行多次试验,结果表明改进算法的聚类准确性、算法扩展性均得到明显增强,系统实现的可视化图表能够清晰的展示聚类分析得到的热点话题数据,直观的展示舆情热点话题的热点演变趋势,关键传播人物、热点词等,能够较好的帮助人们多角度认识热点话题。
多源自媒体热点可视化系统的设计与实现
这是一篇关于自媒体,话题提取,数据可视化,B/S架构,Hadoop的论文, 主要内容为随着我国网络普及率的增长,丰富多样的自媒体平台也跟着快速发展,自媒体用户可以随时随地的发表自己的所见所闻所感。自媒体平台在方便人们生活、增加人们表达心声渠道的同时,也为虚假言论的传播扩散提供了便捷,成为网络舆情产生的重要场所。因此,挖掘自媒体平台上的舆情热点话题并进行可视分析具备应用意义。由于自媒体用户的快速增长,自媒体舆情数据量呈爆炸式递增,传统的舆情分析方法已经不能满足实际需求,基于大数据的舆情可视化分析方法得到快速发展。为了降低虚假言论产生的负面影响,帮助人们发现并直观的认识舆情热点事件,本文设计并实现的多源自媒体热点可视化系统,从海量舆情数据中挖掘热点话题,并对热点话题进行可视化分析,促使用户理性化对待舆情热点话题。本文的主要工作如下:(1)改进了传统的Canopy-Kmeans文本聚类算法。针对传统Canopy-Kmeans聚类算法中Canopy算法随机选择中心点的不足,引入“最大最小原则”对其进行改进,用来优化Canopy中心点的选取,进而得到较为准确的Kmeans初始聚类中心点及K值,然后借助MapReduce编程模型并行化实现优化改进后的算法,并将其用于自媒体舆情热点话题的提取聚类。(2)基于底层技术、支持的可视化图表、图表交互性等方面,对比了目前较为流行的可视化工具,选择Echarts可视化工具实现舆情热点话题的可视化展示。根据微博舆情分析结果的数据特点,选择合适的可视化图表展示形式,使用Echarts插件实现多种舆情热点话题的可视化模型,具体包括关键传播用户可视化、热词可视化以及话题生命周期可视化等图表,增强了舆情分析结果的可读性。(3)基于B/S架构,设计并实现多源自媒体热点可视化系统。通过对系统功能和性能进行分析,完成系统整个架构以及各个功能模块的详细设计,实现系统的注册登录、热点聚类、热点查询、热点可视化分析等模块。基于微博数据构建不同规模的测试数据集,对改进后的Canopy-Kmeans算法在不同场景下进行多次试验,结果表明改进算法的聚类准确性、算法扩展性均得到明显增强,系统实现的可视化图表能够清晰的展示聚类分析得到的热点话题数据,直观的展示舆情热点话题的热点演变趋势,关键传播人物、热点词等,能够较好的帮助人们多角度认识热点话题。
自媒体创作者服务平台的设计与实现
这是一篇关于自媒体,Vue,服务平台,MVVM的论文, 主要内容为在自媒体火热的时代下,产生了微博、今日头条、抖音等一系列火热的自媒体产品,原创作品成为这些自媒体产品间的核心竞争力,对于自媒体作者的扶持力度不容小觑,因此各个自媒体公司仍有建立自媒体创作者服务平台的必要性,创作者是一个良好的内容生态中的生产者,为自媒体创作者搭建服务平台,实现发布作品、作品管理等功能,可以协助创作者更好、更快创作优质作品,从而吸引更多的用户进行内容消费,达到良好的内容生态平衡。本人在论文中介绍了项目背景及意义,实现技术,并进行系统需求分析、概要设计、详细设计与代码实现,最终对系统进行验收测试。自媒体创作者服务平台作为为创作者服务的平台,划分为用户系统管理、创作中心、信息管理、数据分析、收益中心五个模块。用户系统管理包括注册、登录、账号资料、账号关联、账号等级、账号安全等六个部分,实现用户对个人信息资料的维护,创作中心包括发文章、发视频、发图文、发短内容四个部分,实现创作者作品发布的基本功能,信息管理包括内容管理、评论管理、内容同步、素材管理四个部分,实现对作品、评论、素材等信息的管理,数据分析包括内容分析、粉丝分析两个部分,实现对作品、粉丝互动信息数据的分析,收益中心包括结算中心、收益分析两个部分。本系统使用java语言进行开发,采用MVVM设计模式,使用Vue框架、Elastic Search、Redis及Nginx技术实现开发过程,最后对系统进行性能测试及可靠性测试,测试通过并成功上线。目前系统在线上运行良好,并吸引了很多自媒体创作者入驻平台,为公司产品注入了活力,也为公司创造了收益。
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