客户负面新闻自动检索方法的研究与应用的中期报告.docx

该【客户负面新闻自动检索方法的研究与应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【客户负面新闻自动检索方法的研究与应用的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。客户负面新闻自动检索方法的研究与应用的中期报告一、研究背景随着互联网的快速发展,客户的信息获取渠道也变得多元化。同时,企业的形象和声誉也愈加重要,一旦出现负面新闻对企业的影响会很大。因此,如何及时发现并及时处理客户负面新闻已成为企业危机管理中不可或缺的一部分。目前,客户负面新闻的检索大多依赖于人工巡查,这样不仅效率低下,而且容易漏报。因此,开发一种自动检索方法,能够及时发现客户负面新闻,从而实现快速响应和危机预警,对企业的形象和声誉保护起到飞跃性的作用。二、研究目的及意义本研究旨在开发一种客户负面新闻自动检索方法,该方法将结合数据挖掘和自然语言处理技术,通过对企业品牌相关的网站、社交网络平台、公共论坛等信息源的监控,实现对客户负面新闻的快速发现和准确识别,并针对性地展开政策和措施的制定和执行,从根本上减少负面信息的对企业形象声誉的损害。三、研究内容及方法本研究拟采用如下的研究方法:(1)数据收集通过爬虫技术,对企业品牌相关的网站、社交网络平台、公共论坛等信息源进行监控和数据采集。(2)数据预处理对采集的数据进行预处理,包括数据清洗、数据过滤、数据去噪等处理,以便后续分析处理。(3)数据挖掘采用数据挖掘算法,对海量数据进行分析和挖掘,发现其中潜在的客户负面新闻信息。(4)自然语言处理采用自然语言处理技术,处理和分析自然语言文本数据,将客户负面新闻信息进行准确识别和分类。(5)模型建立与应用基于以上研究结果,建立客户负面新闻自动检测模型,并实现实时检测和报警功能。四、研究进展目前,本研究已完成数据收集和预处理的工作,并初步探究了数据挖掘和自然语言处理技术的应用。后续将进一步完善模型建立和应用,以实现客户负面新闻自动检测的效果最大化。