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汽车口碑分析与新闻监控

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