舆情监控

Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预

基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计通过数据挖掘算法快速发现舆论热点，进而通过文本分类算法归类信息，为舆情监管部门提供原始资料、数据图表和分析建议。

Kafka 网页监控工具包，帮助大数据和 Kafka 学习者深入了解 Kafka 运行情况。

SQL监控工具用于追踪客户端执行过的SQL语句。

提供网站可用性、FTP目录、FTP服务、Ping端口、域名解析、数据库、POP3、SMTP、网页内容等多项监控功能，确保任务运行稳定，并及时反馈故障信息。欢迎使用，期待您的反馈意见。

系统监控数据包含多种脚本，以及如何优化ETL加工链路的PKG清理方法。

为了提升网络舆情引导与管理能力，设计了基于网络的数字媒体内容舆情分析系统。该系统采用动态跟踪、数据挖掘和聚类技术，实现对互联网信息的实时跟踪和深入分析，及时发现舆情动态并进行有效监控。系统采用模块化设计方案，重点实现主功能模块，经过测试验证，确保系统提供专业技术支持，有效应对网络不良信息，提升网络舆论引导能力。

为了实现煤矿安全监控系统在移动设备上的同步监测和分析，开发了基于Android系统的移动监控平台。该平台能够实时采集监控数据，并即时显示井下环境和报警信息。用户可随时选择监测点和时间段，分析环境变化趋势并统计异常数据。

使用 perl 库安装 Innotop，包括：Term::ReadKey 2.10、DBI 1.13、DBD::mysql 1.0，自带 InnoDBParser 1.1。可使用 CPAN 安装：perl -MCPAN -eshell install Term::ReadKey install DBI install DBD::mysql，之后执行 perl Makefile.PL 和 make install 完成安装。