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摘要：本发明公开了一种基于互联网事件的品牌舆情监测方法及系统，系统包括数据采集模块、情感分析模块、社交网络关系分析模块、地理位置分析模块、监测模块和舆论导向预测模块，数据采集模块包括数据采集单元、数据清洗单元和数据存储单元，本发明的有益效果为：在对文本数据进行情感分析的同时结合地理位置信息和用户关系网络，实现了对舆情的多维度、多角度的全面分析，提高了舆情分析的深度和广度，从多个社交网络平台实时采集数据，覆盖面更广，提高了舆情监测的全面性和客观性，通过建立实时监测系统和预测模型，能够自动化地收集、处理和分析舆情数据，并根据监测结果动态调整预测模型的参数，提高了舆情监测的自动化程度和智能化水平。
主权项：1.一种基于互联网事件的品牌舆情监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过网络爬虫和API接口从主要社交网络平台实时采集用户发布的与目标事件相关的文本、图片、视频和地理位置信息，对数据进行清洗，去除噪声数据；步骤二，使用NLP算法对文本数据进行情感分析，分类出正面、负面和中立的情感极性，通过面部表情和语音语调对面部表情和语音语调进行分析，辅助文本情感分析结果；步骤三，基于社交网络数据，构建用户之间的关系图，识别出各个用户之间的连接关系，分析用户关系图，利用图算法识别出意见领袖和关键传播节点；步骤四，将用户的地理位置信息与情感分析结果进行整合，标记每个位置上用户的情感极性，通过地理信息系统工具，对不同区域的正面和负面情感进行统计分析，识别出特定区域的舆论导向；步骤五，实时接收、处理和分析新的数据，动态追踪正面和负面情感的变化趋势，识别情感变化的关键时间点；步骤六，结合用于关系图和地理位置数据，分析正面和负面情感的传播途径，识别情感传播的关键节点和区域，构建舆论导向预测模型，综合考虑正面和负面情感的影响力，计算舆论导向指数，生成区域舆论导向热力图，对舆论导向进行预测，根据历史数据和实时监测数据对模型进行训练，根据实时监测结果的反馈，动态调整预测模型的参数。
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