汽车口碑分析与新闻监控
详情介绍
汽车口碑分析与新闻监控解决方案从互联网中，及时、广泛地收集汽车领域相关信息，利用自然语言处理、情感分析、机器学习等智能技术，分析对目标产品及服务的评论焦点、观点倾向性、关注度，以辅助企业开展危机公关、调整营销策略、改进产品质量等，从而达到精准营销的目的。
主要功能
网络信息获取：对论坛、新闻网站、博客、微博等多种网络信息源，定制目标主题，进行垂直、精准、持续有效地网络信息抓取。
口碑分析：全面收集汽车专业论坛用户对汽车或服务所发表的评论，进行内容理解和数据分析，挖掘大众所关注的焦点和观点倾向性，以帮助企业深入了解用户的需求。
危机公关：通过对汽车新闻网站和论坛内容做数据分析，全面收集汽车领域的产品/服务评论和业界动态，预测针对厂商的负面不利事件，以帮助企业及时决策和应对。
新闻监控：通过监测各大汽车新闻网站与论坛，全面收集汽车领域的行业动态和业界新闻等网络信息，进行自动的筛选、滤重、分类和聚合，为企业提供高质量的新闻信息服务。
主要特色
方案采用J2EE的开发框架，基于敏捷、灵活、面向服务（SOA）的体系架构，能够以产品形式或云服务形式，为企业提供可定制的、灵活的信息服务。
关键技术
汽车口碑分析过程
●观点倾向性分析
通过分析用户针对汽车产品或服务所发表的评论内容，进行内容理解和情感分析，自动地获取用户的评价对象、评价内容和观点(褒贬/喜好),进而从统计意义上，获取大众的观点倾向性。
●负面新闻识别
通过分析汽车论坛和新闻网站中话题焦点，及其热点的变化趋势，自动监测可能衍变为重大事件的用户关注内容，特别针对负面不利事件进行预测、预警。
汽车负面新闻识别过程
●新闻网页聚类
由于网络中普遍存在大量重复网页现象，如不加以过滤，必然会在数据挖掘分析中引入误差。首先过滤其中简单重复的冗余网页，然后从语义上理解新闻内容，进而将相关的新闻报道进行自动聚合。
●垃圾网帖识别
由于论坛的开放性，论坛中存在大量无关、虚假、伪造的产品评论信息。采用基于作者行为特征的垃圾网帖识别与过滤技术，将有助于获得准确的用户口碑分析结果。
详细信息敬请咨询：
IT服务事业本部 汽车解决方案事业部
TEL:北京: (010)59181111-2106