火数据舆情监测平台监控软件 -

: 火数据舆情监测平台监控软件
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一、 CST智能采集技术核心技术：1、内置自主研发的调度引擎，大效率提升采集效率和采集结果2、内置代理自主切换、自主模拟请求模块，可以防止任何网站的屏蔽3、自主研发网页内容智能提取技术、可以针对任何网页、任何语言做到有…

适用规模

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应用价值

设备支持

产品详情

一、 CST智能采集技术

核心技术：

1、内置自主研发的调度引擎，大效率提升采集效率和采集结果

2、内置代理自主切换、自主模拟请求模块，可以防止任何网站的屏蔽

3、自主研发网页内容智能提取技术、可以针对任何网页、任何语言做到有效的提取网页内容。

4、内置广告信息识别、虚假信息识别可以有效过滤垃圾信息

5、采用JAVA web技术，实现产品的开发，支持多平台部署，易于拓展，适应用户的增长。

6、采用Redis缓存技术，记录平台采集的所有的网站地址，实现对产品的信息的毫秒级去重

7、采用自有算法，通过对文本的二进制编码，根据各个文本编码的差异程度，实现对文本相似度的计算

创新点：

1、集成调度引擎，可以有效规避网站屏蔽的情况

2、创的语义分析技术，可以对文本信息进行精确分析

3、架构设计合理易拓展，使软件易于维护，条理清晰，也为后续开发和功能扩展提供了极大的方便

二、ISA智能语义分析

核心技术：

1、采用中文分词技术，可以对文章进行分词、人名识别、机构识别、地域识别、词频、词性等分析。

2、采用SVM算法、,情感倾向性分析，准确率97%以上，召回率90%以上。

2、采用JAVA web技术，实现产品的开发，支持多平台部署，易于拓展，适应用户的增长。

3、采用缓存技术，可以避免针对相同文章的重复处理，有效提升处理速度。

4、自主研发长文本、短文本相结合的情感倾向性判定方式

创新点：

1、基于SVM,准确率97%以上，召回率90%以上

2、创的语义分析技术，可以对文本信息进行精确分析

3、架构设计合理易拓展，使软件易于维护，条理清晰，也为后续开发和功能扩展提供了极大的方便

三、SMT智能机器学习

核心技术：

1、采用大数据存储与处理技术，对采集的数据进行加工和存储，实现了对大数据量的秒级查询，可以从各个维度分析处理数据

2、平台中内置常用算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、神经网络感知器等算法库。

3、采用缓存技术，有效提升数据分析的效率

4、采用多线程并发计算技术，可以根据服务器动态启用线程个数，充分利用资源，快速高效完成学习任务

创新点：

1、内置机器学习主要的算法，二次开发简单快捷

2、提供丰富的接口和案例，降低机器学习的门槛

3、架构设计合理易拓展，使软件易于维护，条理清晰，也为后续开发和功能扩展提供了极大的方便

以上就是的详细介绍，如果还有以及相关产品的疑问均可免费咨询。我们将为你解答以及其它产品的问题。

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