[ 交通突发舆情全息预警枢纽 ]
SYSTEM ARCHITECTURE: GM(1,5) / NLP SENTIMENT / GIS SPATIAL ANALYSIS / EMOTION RADAR
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🕷️ 多平台爬虫任务序列
准备就绪
等待启动...
评论用户规模 (千人)
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基于去重用户ID统计的独立发言用户数量，反映话题的受众覆盖广度。
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评论总数据量 (千条)
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统计周期内采集到的全部评论条数，是舆情热度的基础指标。
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社交互动强度 (万次)
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综合点赞、转发、收藏等互动行为的加权总和，反映内容传播效力。
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负面情感特征 (千条)
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基于HowNet情感词库识别的含负面情感评论量，超过阈值将触发预警。
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智能决策建议
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基于事件信息、情感分析和风险预测，由大模型自动生成的交通管控与应急处置建议。
👮 警力部署
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🚥 交通管控
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📢 信息发布
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🔧 其他措施
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舆情网民地域空间映射
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基于IP属地的地理位置分布热力图，3D柱状高度代表该地区讨论活跃度，可识别舆情地理热点。
NLP 核心语义特征词云
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使用Jieba分词与TF-IDF算法提取的高频关键词，词汇大小反映出现频率与重要性。
评论舆情情绪分布
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基于NLP情感分析的五维情绪雷达：愤怒(谴责)、焦虑(担忧)、悲伤(同情)、中立(客观)、惊奇(震惊)。
舆情热度时序波动与 GM(1,5) 次日推演
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蓝色实线为过去6天历史热度，红色虚线为基于灰色预测模型的次日推演值，用于预判舆情走势。
⚠
次日热度爆发指数预警
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交通舆情风险指数
基于GM(1,1)灰色预测模型
当前范围（适配交通事件）：
• 0-5.0: 安全(绿色)
• 5.0-12.0: 关注(黄色)
• 12.0-20.0: 预警(橙色)
• 20.0+: 高危(红色闪烁)
计算公式: 预测值 × (1 + 增长率×0.6 + 负面情绪×0.4)
基于GM(1,1)灰色预测模型
当前范围（适配交通事件）：
• 0-5.0: 安全(绿色)
• 5.0-12.0: 关注(黄色)
• 12.0-20.0: 预警(橙色)
• 20.0+: 高危(红色闪烁)
计算公式: 预测值 × (1 + 增长率×0.6 + 负面情绪×0.4)
0.0000
安全监控中