网络影响力分析平台
社交网络这个词汇想必大家一点都不陌生了，逛各种社交网站，与熟人或陌生人交流互动已经成为每天生活的一部分，花掉了不少时间，也收获了很多知识和欢乐。不过，面对海量信息，个人用户也感觉到有些无所适从，而对那些想通过社交网络做推广营销的企业来说，如果能有一个针对社交网络进行精准数据挖掘的工具无疑将事半功倍。
现在，康江自主研发的社交分析引擎，基于高扩展性的云计算技术以及高时空性能的算法，对社交网站上的海量用户信息进行去噪、索引、语义分析和数据挖掘，能够高效、准确地为用户建立兴趣图谱（Interest Graph）和社交图谱（Social Graph）。目前，gaipingtai和一个微博传播分析工具以及一个基于kangjiang 影响力构建的排行榜。先为大家做一个简要介绍。
主打产品：康江网络影响力分析平台
通过分析社交网络的用户行为：如用户产生的内容、关注的人、与朋友互动的情况，构建用户的个人影响力档案。通过档案可以了解自己关注的领域和兴趣情况，更可以知道自己和他人在社交网络平台的表现。这就是kongjia网络影响力分析
平台的核心功能。通过康江，你可以查看社交网站用户的影响力指数，这样就可以判断是否值得关注。
附属工具：微博引爆点
每条微博传播路径是怎样的？谁是微博的重要传播者？“寻找微薄引爆点”可以快速告诉你任何一条微博的传播情况。小编以这两天大热的雷锋网手拆小米手机的微博为例搜索了下，果然很强大。
附属应用：俊男美女排行榜
这是一个利用影响力构建的排行榜，我们从新浪微博平台选择了模特、歌手、草根美女等用户，组成不同的排行榜，有兴趣的朋友可以前往看看。
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
张圣云 0930******* HW5 （1）阐述你所理解的意见领袖（包括传统媒体和web2.0平台两个方面），如何寻找和发现web2.0时代的意见领袖？ 传统意义上的意见领袖: 是指一个对于媒体熟悉、解释媒介讯息或是做为一个二次传播的讯息者。意见领袖的特色之一是他的意见在接受他的意见团里中受到尊敬及重视。在人际传播网络中经常为他人提供信息，同时对他人施加影响的“活跃分子”，他们在大众传播效果的形成过程中起着重要的中介或过滤的作用，由他们将信息扩散给受众，形成信息传递的两级传播。另外一个意见领袖也许在另一个领域则会成为别的意见领袖的追随者。例如一个电脑工程师会是附近邻居在碰上电脑问题时的意见领袖，他对科技及电脑拥有更多的资讯及消息来源，同时也具有能了解这些讯息意义的能力。在我的理解上来讲，传统意见领袖就是具有一定的专业知识和社会地位的人物，并令大众值得信任的人物。 Web2.0平台上的意见领袖: 从传播特点来看，Web2.0是互联网的一次理念和思维体系的升级换代，即由原来的自上而下的由少数资源控制者集中控制主导的互联网体系，转变成自下而上的由广大用户集体智能和力量为主导。在新媒介环境下，谁能成为意见领袖，取决于“谁的价值判断、意见解读、重要性排列能够成功地帮助人们减低对于不断变化的世界的认识上的不确定性”，从而给大众一个社会认识、社会决策乃至社会行为的支点。 传统的意见领袖是指大众媒介与个体受众的中介和过滤环节，他们先从大众媒介接收到信息，然后将信息扩散给受众，完成两级传播。新环境下的意见领袖不在受到“社交性”和“上达媒体，下连公众”这两个因素的制约，在web2.0环境中，有大量尚未被传统媒体发掘的原始新闻素材，此时的意见领袖就可以实现第一手数据，第一个评论。 从微博、博客、BBS等分析意见领袖的几种构成： 1.媒介型意见领袖 这类意见领袖多来自文化圈或媒体圈，关注点多为公共事件，用与接近媒体评论文章风格，语言相对浅显易懂，受众容易解读。 2.专家型意见领袖 这类意见领袖现实生活中多为某一领域的专家权威，关注的话题多涉及自己所属的专业领域。
每个人都有自己的网络影响力 乐荐网络的miujia网络影响力分析工具通过分析社交网络的用户行为：如用户产生的内容、关注的人、与朋友互动的情况，构建用户的个人影响力档案。通过档案你可以了解自己关注的领域和兴趣情况，更可以知道你在社交网络平台的表现。 μ指数分析主要参考的数据有：微博内容、活跃情况、是否已认证、粉丝数量/质量、转发数量/质量、被@的数量/质量、评论的数量/质量、相互关注比例、受众范围等等，通过一系列的算法计算出一个人的综合影响力指数。 1、什么是微博影响力 衡量一个微博账号每天在微博江湖中影响力大小的数字，它可以通过您的发微博情况、被评论、转发的情况以及活跃粉丝的数量来综合评定一个账号的影响力大小。也就是说，粉丝将不再是评价微博的唯一标准。 2、影响力是由那几种指标构成 影响力由活跃度、传播力和覆盖度三大指标构成，这三项指标各自又有着极复杂、精密的科学算法。其中，活跃度代表您每天主动发博、转发评论的有效条数；传播力与您的微博被转发、被评论的有效条数和有效人数相关；覆盖度的高低则取决于您微博的活跃粉丝数的多少。 3、影响力的等级 影响力等级不是"粉丝数"说了算，而是告知你只有一个粉丝同样可以笑傲江湖。 根据每天影响力变化情况，影响力数值由高到低分为：皇冠、钻石、金牌、银牌和铜牌五个等级。皇冠：影响力≥600 钻石：影响力≥300且＜600 金牌：影响力≥200且＜300 银牌：影响力≥75且＜200 铜牌：影响力＜75 4、如何提高你的影响力 ① 提高活跃度 发布高质量博文吸引粉丝、积极转发评论、私信好友聊天提高活跃度 a. 保证每天都登陆，且在线时间较长 b. 每天都要发布高质量博文，来吸引粉丝与我们之间的互动，而转发和评论我们的博文 c. 增加发博文的数量，每天都要发布一定量的博文，可按照自己帐号本身的定位自行制定发布博文的数量 d. 对自己关注的或者是有质量的回复的博文，我们要主动的进行转发与评论，要增加帐号本身与粉丝之间的互动，例如说对某个热点，在发布微博后，会引起众微博粉丝的共鸣，我们可以从回复当中筛选出一些有质量的博文进行回复，加强与粉丝之间的互动。
全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
什么是意见领袖 意见领袖是指在人际传播网络中经常为他人提供信息，同时对他人施加影响的“活跃分子”，他们在大众传播效果的形成过程中起着重要的中介或过滤的作用，由他们将信息扩散给受众，形成信息传递的两级传播。 两级传播中的重要角色，是人群中首先或较多接触大众传媒信息，并将经过自己再加工的信息传播给其他人的人。具有影响他人态度的能力，他们介入大众传播，加快了传播速度并扩大了影响。 舆论领袖一般颇具人格魅力，具有较强综合能力和较高的社会地位或被认同感。在社交场合比较活跃，与受其影响者同处一个团体并有共同爱好，通晓特定问题并乐于接受和传播相关信息。 在对舆论领袖的研究中发现，决策过程中不同的媒介扮演不同角色，人际影响比其他媒介更为普遍和有效，能够保持基本群体中的内部意见和行动一致。意见领袖作为一种社会现象，它不单单存在于西方社会中，也存在于不同的社会之中和传播过程中，虽然存在的形貌可能有些差异。在信息传播中，信息输出不是全部直达普通受传者，而是有的只能先传达到其中一部分，而后再由这一部分人把讯息传递给他们周围的最普通的受众。有的讯息即使直接传达到普遍受众，但要他们在态度和行为上发生预期的改变，还须由意见领袖对讯息作出解释、评价和在态势上作出导向或指点。意见领袖的影响力是不可小视的。 媒体融合时代真正的意见领袖 在媒体融合时代，越来越多的信息流入大众的眼中，人人网，微博，开心网，甚至各种论坛都成为了受众们关注的焦点。 意见领袖作为媒介信息和影响的中继和过滤环节，对大众传播效果产生了重要的影响。事实上，这种传播方式不仅只是在两个层次间进行，而且常常是“多级传播”，一传十，十传百，由此形成信息的扩散。生活中由于种种原因，许多受众并不经常接触媒介上的信息，其信息来源往往是那些意见领袖。有的信息即使直接传达到受众，但由于人的依赖、合群、协作心理促使他们在态度和行为上发生预期的改变，还须由意见领袖对信息作出解释、评价，在行为上作出导向。这也是意见领袖存在的原因。应当指出，意见领袖并不集中于特定的群体或阶层，而是均匀地分布于社会上任何群体和阶层中，每一个群体都有自己的意见领袖，他们与被影响者一般处于平等关系，而非上下级关系，并且意见领袖也是不断发生变化的。随着时空条件的变换、人际关系的变化、社会地位的升降、社会参与频率的增减、人员背景的改变，等等，这些都可能促使此时此地此事的意见领袖成为彼时彼地彼事的被影响者。 故而，在我看来，在媒体融合的时代，谁都可能是意见领袖，不论你是国家主席，明星，还是草根一族，只要言之有理，有人呼应，或者说得白一点，你只要发表了一条微博，受到很多人的转发，这时，你就是意见领袖。 当然，真正的意见领袖还是有其特别之处的： 1、与被影响者一般处于平等关系而非上下级关系。意见领袖未必都是大人物，相反，他们是我们生活中所熟悉的人，如亲友、邻居、同事等。正因为他们是人们所了解和信赖的人，他们的意见和观点也就更有说服力。
2013年3月河北学刊Mar．，2013第33卷第2期Hebei Academic Journal Vol．33No．2 微博意见领袖影响力与其构成要素间的关系 白贵，王秋菊 （河北大学新闻传播学院，河北保定071002） ［摘要］互联网技术的进步使社会话语权重新分布，微博意见领袖的形成是个人信息源、知识水平、社会地位、个人价值观、社会责任感等多种因素共同作用的结果。大多数网友利益、价值与诉求需要通过意见领袖的影响力实现。作为微博意见领袖，媒体人、公共知识分子、政府官员在强化议程设置的权力、凭借知识优势促进公共问题的解决、成为沟通政府与民众之间的桥梁等方面各具优势。微博意见领袖在公共舆论事件发生和发展的不同阶段发挥着不同的影响力。在微博影响力形成的过程中，粉丝数、转发评论数与微博影响力呈显著性正相关;而微博数和原创率两个指标与微博影响力成一般性正相关关系。 ［关键词］微博;意见领袖;影响力;构成要素 ［作者简介］白贵(1956—)，男，河北省定州市人，河北大学新闻传播学院院长、教授、博士生导师，河北省传媒与社会发展研究中心主任，主要从事新闻传播学研究。 王秋菊(1964—)，女，河北省保定市人，河北大学新闻传播学院副教授，河北传媒与社会发展研究中心研究员，主要从事新闻传播学研究。 ［中图分类号］G206［文献标识码］A［文章编号］1003－7071（2013）02－0171－04［收稿日期］2013－01－10 微博的兴起为当代人构建起一个更为广阔的公共话语空间，并对传播形态和社会生活产生了越来越深刻的影响。在这个公共话语空间中，微博意见领袖一方面可以加速舆情演变的良性进程，另一方面其偏颇的话语表达也会增加网络舆论引导的风险。因此，很有必要从营造良性网络舆论环境的角度探讨如何提升微博意见领袖影响力的问题。 一、微博意见领袖影响力源于其社会身份 微博意见领袖之所以能被冠以“领袖”二字，与这个群体的社会身份密切相关，因为社会身份是社会经济、政治、文化等权力结构的现实反映。提升微博意见领袖的影响力，实际上是将现实社会中的身份在网络中进一步放大和强化。因此，很有必要深入分析不同身份意见领袖的类型和特点。 1．媒体人型微博意见领袖，拥有强化议程设置的权力。微博的即时性、便捷性等特点，使其在新闻事件中拥有得天独厚的优势。由此，微博也成为传统媒体寻找新闻源头、发现新闻线索、调取民意、提升自身影响力的重要方式之一。通过对微博数据进行分析可知，在意见领袖影响力排行榜中，媒体人微博意见领袖是主力军，他们通过微博能够快速发布新闻，成为许多博友了解身边环境最新变化的主要渠道。相关媒体的记者、编辑、主持人、评论员的微博，也在其中发挥了重大作用，影响了微博中的议程设置。越来越多的媒体人通过微博寻找新闻线索、追踪事件进展、引导舆论方向、增进与读者的互动与交流。复旦大学2012年《中国微博意见领袖研究报告》显示，在排名前100位的微博意见领袖中，媒体人所占比例最高，达到1/3，他们供职于报纸、电视、广播等传统传媒和媒体网站、商业网站等新媒体，在强化议程设置方面各具优势，其微博平均评论数仅有172条，但平均关注量却高达784人［1］。传统媒体从业者在公共事件的发生和传播过程中往往能够掌握第一手资料，并将其在现实世界的影响力嵌入微博空间，借助微博节点扩散效应拓展个人的话语空间；新媒体从业者则通过掌控信息通道等资源进而掌握着议程设置的权力［2］。 2．公共知识分子型微博意见领袖，可以凭借知识优势促进公共问题的解决。公共知识分子作为“沉默的大多数的代言人”、“公共意识和公共利益的看门人”、“社会正义和世道良知的守护人”，是微博意见领袖中的重要成员，他们来自哲学、社会学、传播学、新闻学、信息学等不同领域，大多具有强烈的社会责任感和使命感，关注国计民生及弱势群体的利益，以自身的知识和人格魅力吸引众多粉丝的关注，更善于传播自己的知识并利用自身专业优势对社会进言，从而推动公 171
网络影响力分析平台 社交网络这个词汇想必大家一点都不陌生了，逛各种社交网站，与熟人或陌生人交流互动已经成为每天生活的一部分，花掉了不少时间，也收获了很多知识和欢乐。不过，面对海量信息，个人用户也感觉到有些无所适从，而对那些想通过社交网络做推广营销的企业来说，如果能有一个针对社交网络进行精准数据挖掘的工具无疑将事半功倍。 现在，康江自主研发的社交分析引擎，基于高扩展性的云计算技术以及高时空性能的算法，对社交网站上的海量用户信息进行去噪、索引、语义分析和数据挖掘，能够高效、准确地为用户建立兴趣图谱（Interest Graph）和社交图谱（Social Graph）。目前，gaipingtai和一个微博传播分析工具以及一个基于kangjiang 影响力构建的排行榜。先为大家做一个简要介绍。 主打产品：康江网络影响力分析平台 通过分析社交网络的用户行为：如用户产生的内容、关注的人、与朋友互动的情况，构建用户的个人影响力档案。通过档案可以了解自己关注的领域和兴趣情况，更可以知道自己和他人在社交网络平台的表现。这就是kongjia网络影响力分析
平台的核心功能。通过康江，你可以查看社交网站用户的影响力指数，这样就可以判断是否值得关注。 附属工具：微博引爆点 每条微博传播路径是怎样的？谁是微博的重要传播者？“寻找微薄引爆点”可以快速告诉你任何一条微博的传播情况。小编以这两天大热的雷锋网手拆小米手机的微博为例搜索了下，果然很强大。
附属应用：俊男美女排行榜 这是一个利用影响力构建的排行榜，我们从新浪微博平台选择了模特、歌手、草根美女等用户，组成不同的排行榜，有兴趣的朋友可以前往看看。
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
中国微博意见领袖研究报告 40岁中年男性精英主导微博话语 复旦大学发布国内首份中国微博用户影响力研究报告 早报记者田波澜韩晓蓉 在微博中，最具影响力的博主的标准像是什么样？复旦大学的一份报告概括出一句话：一位四十不惑的男性学者或商人。 昨天下午，在复旦大学主办的“新媒体研究”圆桌论坛上，复旦大学“舆情与传播研究实验室”发布了国内第一份《中国微博意见领袖研究报告》。报告主要撰写人、上海市社会科学创新研究基地研究员、中山大学传播与设计学院副教授张志安介绍，该报告结合国情及网络环境，设计了一套分析指标，运用Palas舆情监测分析系统，以网络影响力、传统媒体影响力、亲和性、争议性、活跃度等五个维度为标准，从5000位候选人中筛选出了新浪微博最具影响力的前100名用户，并最终完成了对目前互联网上的微博用户群体的分析。 TOP100中男性超九成 报告指出，从性别特征上看，男性掌握着微博话语权。在该报告评选出的最具影响力的TOP100用户排名中，男性占91%，排名前20位的也均为男性。女性的总体排名相对靠后，排名第一的洪晃在总排名中位列第24，排名居次的是凤凰卫视知名媒体人闾丘露薇，再次是青年作家任晓雯。 就关注领域而言，在前100名微博用户中，男性用户较多关注财经、时政、社会、制度、环保等话题，而女性关注面则相对较窄，分享的信息相对领域集中，获得的关注度整体上也相对较小。其中，出版人洪晃、媒体人闾丘露薇的微博比较关注社会问题；作家任晓雯比较关注文学与读书方面的资讯；社会学家李银河则主要发表自己看书、看电影、看节目之后的观感，兼顾对社会现象、性问题的点评和看法；作家蒋方舟（在女性中排名第六）带有典型的80后特征，比较喜欢与人分享生活、读书方面的信息和感受。 少数精英掌控微博主导权 就年龄分布而言，报告指出，60后及70后中青年群体成为了TOP100的主力大军（占72%）；90后群体尽管在微博中很活跃，但整体影响力相对有限。年龄介于32岁至51岁之间的微博用户群体是影响网络舆情场的中坚力量。 而就职业特征来说，在最具影响力的TOP100微博用户中，媒体人、学者、作家和商人占主导，其中媒体人33人、学者26人、作家20人、商界人士17人。报告因此认为，在TOP100中，绝大多数具有话语影响力的用户是掌握相当经济资本、社会资本或文化资本的精英，草根网民、普通公众少之又少。虽然微博的兴起看似赋予每个普通人平等发声的机会，但主导网络舆论的权力仍在少数知识分子和商界人士手中。
网络舆论的影响力分析——以复旦大学投毒案为例
摘要 网络舆论，是最近几年兴起的用来批判、评价时事等等的一种方式。在网络上实施的公众舆论，整个社会已经对它的现状和冲击力开始进行了强烈的关注和讨论。需要指出的是，其舆论具有的影响力有它积极影响的同时，当然又有消极的影响。我们要充分利用其积极的一面，充分发挥其应该有的作用；然而，对于负面的效应，我们就要采取对应的措施，让其舆论的危害性降到最小。在当前的新兴媒体下，出现了大量公众议题，这些公众议题就变成了用来召集公众意愿、表达个人观点的重要平台。因为有网络媒体从业者的价值观取向、传媒行业市场的竞争、社会特殊的政治环境、个人或群体的认知偏见以及国际舆论斗争等多方面原因的影响，关于网络舆论的作用机制现在还并不够完善，这在某种程度上，也制约了网络舆论影响力积极影响的发挥。通过分析“复旦投毒”案发展进程中的中的网络舆论，剖析网络舆论的影响力的正面影响和负面影响及原因，并提出相应的措施。 关键词：网络舆论影响力分析复旦投毒
Abstract In recent years ,the rise of Internet public opinion, is used as a criticism, a method of evaluation of current affairs and so on.Implementation of online public opinion, the whole society to its present situation and the impact to the strong concern and discussion.It should be pointed out that, the public opinion has the influence has its positive influence at the same time, of course, had a negative effect.We should make full use of its positive side, give full play to its supposed to function;However, for the negative effect, and we will take corresponding measures, to minimize the dangers of public opinion.Under the current new media, emerged a large number of public issues, the public issues becomes used to summon the public will, important platform of expressing personal opinions.Because of the values orientation of network media practitioners, media industry market competition, social special political environment, an individual or a group of cognitive biases and the influence of various reasons such as international opinion struggle, and now the mechanism of action of network public opinion.
大数据平台建设项目建议书
目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。
第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视，也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统，2015年公司共投资了175万元，按集团分步建设、逐步投入的规划，完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合，构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心，生产信息能够上至集团，下至车间的生产调度网络系统。 农务系统，2005年开始实施，经过多次升级，现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块，覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司，实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统，利用用友NC供应链系统，以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台，实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台，建立了公司对各直属厂工作的监督平台，总部可以实时对下属各公司的工作进行监督，实时对各公司的具体业务执行情况进行查看，及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效，但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 （一）总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上，又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁，在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析，企业总部与原先六厂为一套架构，而三博总部与下 属五厂为一套架构，各自独立，暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定，企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理，农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建，因此出现各厂建设系统的厂家不同， 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。（二）总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建，因此不管是企业总部，或者
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。