舆情监控
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基于Storm的实时舆情统计计算服务
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。
统计分析
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2024-08-08
基于大数据的网络舆情智能预警机制分析
[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
数据挖掘
14
2024-10-28
物流时效监控系统订单时效实时监控
物流时效监控系统是电商平台中不可或缺的一部分,尤其是在物流服务的时效性时。它通过精准的时效监控,电商企业及时掌握物流状态,提升买家满意度。对买家来说,时效直接影响购物体验;对卖家而言,及时发货和高效的物流服务是维持良好店铺评分的关键。你可以通过接入快递公司数据和电商平台信息,精确获取物流时效,并通过系统自动预警异常订单。系统设计中,物流时效的统计维度重要,它能够根据不同的仓库、区域和快递公司,进行细致的时效。还可以实时更新订单状态,并主动监控物流信息,确保及时响应各种问题。其实,如果你是电商平台的开发者,这套系统的集成也比较简单,毕竟通过接口调用就能实现数据的获取。,这个监控系统为电商运营者和
统计分析
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2025-06-17
网络监控服务
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。
Oracle
10
2024-09-25
系统监控数据
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。
Oracle
10
2024-09-27
Kafka 监控利器
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。
kafka
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2024-05-12
SQL监控工具
SQL监控工具用于追踪客户端执行过的SQL语句。
Oracle
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2024-09-02
基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计优化
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。
数据挖掘
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2024-07-17
MySQL监控工具详解
MySQL监控工具详解用于监控数据库与Linux服务器的功能与应用。
MySQL
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2024-07-19
Innotop MySQL 性能监控
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。
MySQL
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2024-05-12