數(shù)據(jù)ZC實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案

數(shù)據(jù)偵查實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案 PAGEPAGE1數(shù)據(jù)偵查實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案中科天璣數(shù)據(jù)科技股份有限公司2022年12月1-地址：北京市海淀區(qū)科學(xué)院南路新科祥園甲2號(hào)目錄TOC\o"1-4"\h\z\u1 方案背景 11.1 大數(shù)據(jù)在公安偵查中的影響 11.2 大數(shù)據(jù)背景下公安偵查模式面臨的挑戰(zhàn) 11.3 培養(yǎng)專業(yè)的數(shù)據(jù)偵查人員的需求 22 方案概述 32.1 建設(shè)目標(biāo) 32.2 總體架構(gòu) 43 建設(shè)內(nèi)容 53.1 資源建設(shè) 53.1.1 課程資源 53.1.2 案例實(shí)戰(zhàn) 63.1.3 算子庫(kù) 63.2 教學(xué)平臺(tái) 73.2.1 教學(xué)系統(tǒng) 73.2.2 資源中心 83.2.3 作業(yè)系統(tǒng) 93.2.4 考試系統(tǒng) 93.3 數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室 93.3.1 情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室 103.3.1.1 數(shù)據(jù)管理 103.3.1.2 任務(wù)管理 113.3.1.3 關(guān)聯(lián)分析 123.3.1.4 時(shí)空分析 143.3.1.5 統(tǒng)計(jì)分析 163.3.2 輿情分析實(shí)驗(yàn)室 183.3.2.1 熱點(diǎn)輿情聚合 183.3.2.2 重點(diǎn)輿情發(fā)現(xiàn) 193.3.2.3 專項(xiàng)輿情監(jiān)控 203.3.2.4 媒體、賬號(hào)目標(biāo)監(jiān)控 213.3.2.5 自動(dòng)輿情預(yù)警 223.3.2.6 智能在線編報(bào) 233.3.2.7 精準(zhǔn)輿情檢索 243.4 硬件環(huán)境 263.4.1 計(jì)算中心 263.4.2 學(xué)習(xí)中心 274 預(yù)期效益 284.1 形成海量異構(gòu)數(shù)據(jù)智能分析模式 284.2 將大數(shù)據(jù)手段與傳統(tǒng)的偵查能力有效整合 285 配置清單 29方案背景大數(shù)據(jù)在公安偵查中的影響當(dāng)前人類社會(huì)已步入由物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)、人工智能、大數(shù)據(jù)等共同構(gòu)成的技術(shù)革命新時(shí)代。以大數(shù)據(jù)為代表的新技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域逐漸上升為國(guó)家戰(zhàn)略，并同樣成為孕育公安偵查工作蓬勃發(fā)展的沃土。以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)為依托，信息技術(shù)不斷革新，數(shù)據(jù)整合愈加便捷，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛延伸。近年來(lái)，隨著公安信息化建設(shè)的深入推進(jìn)，融合創(chuàng)新成為警務(wù)改革新趨勢(shì)。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的戰(zhàn)略發(fā)展背景下，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI智能、生物識(shí)別為代表的新型信息技術(shù)應(yīng)用于公安信息化建設(shè)之中，借助大量監(jiān)控設(shè)備捕獲的視頻數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)分析人臉、步態(tài)、車輛等特征數(shù)據(jù)，省去大量人工排查的分析工作。傳統(tǒng)的人群監(jiān)控全部靠人眼識(shí)別和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，公安干警壓力巨大。隨著技術(shù)的發(fā)展，開啟了以大數(shù)據(jù)整合、融合、應(yīng)用為標(biāo)志的智慧警務(wù)模式。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，推動(dòng)“智慧公安”“智慧警務(wù)”建設(shè)，實(shí)現(xiàn)公安偵查理念、手段、思維、模式和機(jī)制等多維度轉(zhuǎn)型升級(jí)，已經(jīng)成為新時(shí)代推動(dòng)公安事業(yè)跨越發(fā)展的必然選擇；利用新技術(shù)，公安機(jī)關(guān)實(shí)現(xiàn)對(duì)各行業(yè)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合，從海量雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中抽取出與犯罪相關(guān)的痕跡信息，對(duì)表面上毫無(wú)意義、互不關(guān)聯(lián)的碎片信息進(jìn)行串聯(lián)，勾勒出清晰完整的犯罪拼圖，為精準(zhǔn)打擊提供先機(jī)。數(shù)據(jù)信息逐漸成為偵查工作的可靠依據(jù)，口供轉(zhuǎn)而成為輔助證據(jù)，“零口供破案”成為現(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)背景下公安偵查模式面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為偵查工作打開了一扇門，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性功能以及全景式記錄功能，將使得偵查人員運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速掌握犯罪信息，從而打破犯罪分子與偵查人員信息不對(duì)稱的局面，使得偵查機(jī)關(guān)掌握偵查工作的主動(dòng)權(quán)，同時(shí)大數(shù)據(jù)也將會(huì)為偵查人員帶來(lái)全新的偵查理念以及全新的偵查方式，因此可以說(shuō)大數(shù)據(jù)將使犯罪偵查模式發(fā)生根本性變革。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧偵查模式是時(shí)代的必然選擇。這不僅在于復(fù)雜的犯罪態(tài)勢(shì)及其數(shù)據(jù)化生態(tài)，更在于大數(shù)據(jù)技術(shù)使得這種選擇成為現(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在偵查中的應(yīng)用，將會(huì)改變偵查的理念、偵查的運(yùn)行機(jī)制以及偵查的工作重心，最終對(duì)偵查模式帶來(lái)變革。當(dāng)前公安機(jī)關(guān)正在積極融合以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)偵查工作帶來(lái)的問題和挑戰(zhàn)。盡管數(shù)據(jù)資源及大數(shù)據(jù)偵查方式在不斷豐富，但公安機(jī)關(guān)警隊(duì)內(nèi)部在情報(bào)研判、信息共享、隊(duì)伍整合、人員配置、機(jī)制機(jī)構(gòu)和系統(tǒng)建設(shè)等領(lǐng)域仍存在過多傳統(tǒng)的模式。大數(shù)據(jù)時(shí)代變革傳統(tǒng)偵查觀念，構(gòu)建智慧警務(wù)模式勢(shì)在必行。（1）基礎(chǔ)情報(bào)數(shù)據(jù)資源支撐薄弱基層情報(bào)體系建設(shè)前瞻性重視不足，囿于當(dāng)前警務(wù)體制考核模式，追求“短、平、快”可見性戰(zhàn)果，導(dǎo)致基層隊(duì)伍大多數(shù)人對(duì)于情報(bào)數(shù)據(jù)搜集和基礎(chǔ)工作建設(shè)主動(dòng)性不足。這種情形下，民警缺乏主動(dòng)采集意識(shí)，非考核范疇內(nèi)的數(shù)據(jù)采集工作一概不予采集，采集的數(shù)據(jù)情報(bào)渠道單一，有價(jià)值的“線人情報(bào)”和“特情情報(bào)”對(duì)接渠道有限，公安內(nèi)部情報(bào)研判資源有限，偵查工作由此難以支撐。（2）專業(yè)情報(bào)研判人員能力不足從當(dāng)前的公安數(shù)據(jù)情報(bào)研判工作實(shí)踐來(lái)看，部分崗位情報(bào)研判人員能力不足，數(shù)據(jù)應(yīng)用適應(yīng)性不強(qiáng)，這對(duì)信息交流及合成集群作戰(zhàn)必然存在較大阻力和困難。這其中的原因既然歷史客觀原因，也有人員自身主觀原因。歷史客觀原因主要表現(xiàn)在體制機(jī)制原因，一些情報(bào)部門被公安機(jī)關(guān)當(dāng)做是“養(yǎng)老部門”，認(rèn)為不管是誰(shuí)，只要能夠點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，按照審批程序配合偵查查詢即可勝任，導(dǎo)致情報(bào)研判人員主觀研判積極性和能力提升問題被忽視：主觀方面是因?yàn)楣蚕到y(tǒng)內(nèi)部評(píng)比仍然存在重視獎(jiǎng)勵(lì)“看得見的戰(zhàn)果”，而對(duì)于臺(tái)后“看不見的建設(shè)”則不重視，導(dǎo)致情報(bào)研判人員心理失衡，不重視自身能力提升，不愿主動(dòng)探索，不愿多付出多配合。培養(yǎng)專業(yè)的數(shù)據(jù)偵查人員的需求大數(shù)據(jù)的重要工作就是要對(duì)海量的信息進(jìn)行整合利用，一方面要明確數(shù)據(jù)的匯聚要求，偵查人員必須要設(shè)立規(guī)范的信息要素，能夠做到對(duì)不同種類、來(lái)源、形式的信息做到有效的理解消化。深入研究已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)信息，了解數(shù)據(jù)的整合方法，這就需要偵查人員要有較高的數(shù)據(jù)整合能力。另一方面?zhèn)刹槿藛T必須了解專業(yè)的偵查知識(shí)，了解偵查中的重點(diǎn)與難點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確把握偵查工作的要求，具備豐富偵查知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠做到對(duì)有效信息的快速反應(yīng)，這又要求偵查人員要具備較強(qiáng)的偵查知識(shí)，極強(qiáng)的偵查能力。而對(duì)于這兩方面的要求就意味著偵查人員必須是具有偵查能力與數(shù)據(jù)處理能力的復(fù)合型人才，而我國(guó)現(xiàn)有的偵查系統(tǒng)中，這類人才的數(shù)量是極其稀少的，必須要進(jìn)行全面的教育與培養(yǎng)。再者，偵查實(shí)踐性與應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科，數(shù)據(jù)偵查專業(yè)教育既要開設(shè)一定數(shù)量的理論課程，又要開設(shè)一定數(shù)量的實(shí)踐課程。在現(xiàn)有的偵查學(xué)課程設(shè)置中，數(shù)據(jù)偵查類的實(shí)驗(yàn)、實(shí)習(xí)等實(shí)踐環(huán)節(jié)還很薄弱，畢業(yè)生缺乏運(yùn)用所學(xué)理論解決實(shí)際問題的能力，無(wú)法勝任數(shù)據(jù)偵查實(shí)踐崗位的工作任務(wù)。綜上，偵查教學(xué)中需要建設(shè)一套教學(xué)練測(cè)評(píng)一體化的教學(xué)系統(tǒng)，通過豐富的教學(xué)實(shí)驗(yàn)案例課程，輔助教師進(jìn)行數(shù)據(jù)偵查課程教學(xué)，鍛煉學(xué)生利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行偵查的能力，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和開放創(chuàng)新的思維能力。同時(shí)，基于在線考試系統(tǒng)直接完成教學(xué)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)，簡(jiǎn)化教學(xué)流程，提高教學(xué)效率。方案概述建設(shè)目標(biāo)通過大數(shù)據(jù)偵查實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，以應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目標(biāo)定位，在以解決現(xiàn)實(shí)問題為目的的前提下，使培養(yǎng)的學(xué)生有更寬廣和跨學(xué)科的知識(shí)視野，注重知識(shí)的實(shí)用性，有創(chuàng)新精神和綜合運(yùn)用知識(shí)的能力。注重培養(yǎng)學(xué)生具有在創(chuàng)新中應(yīng)用、在應(yīng)用中創(chuàng)新的能力，讓學(xué)生真正學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)偵查所需的職業(yè)技能。主要達(dá)到如下目標(biāo)：（1）豐富的數(shù)據(jù)偵查教學(xué)資源與系統(tǒng)建設(shè)的同時(shí)，建設(shè)一整套數(shù)據(jù)偵查基礎(chǔ)理論及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用課程，并配套活頁(yè)式教材、實(shí)驗(yàn)手冊(cè)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、習(xí)題等教學(xué)資源，實(shí)現(xiàn)教學(xué)練測(cè)一體化。（2）全面的數(shù)據(jù)覆蓋實(shí)現(xiàn)海量多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合，包含：境內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)開源信息、開源信號(hào)類、GIS類等多種數(shù)據(jù)，快速整合分析。（3）多樣的分析模型圍繞數(shù)據(jù)偵查需求至少建設(shè)如下分析模型：實(shí)體抽取/實(shí)體對(duì)齊/實(shí)體關(guān)系抽取、事件抽取/事件推演/歷史事件匹配、知識(shí)圖譜、動(dòng)目標(biāo)時(shí)空抽取/時(shí)空參照系映射/目標(biāo)多源軌跡融合。（4）閉環(huán)的分析管理模式形成線索收集處理、分析、生產(chǎn)輸出、反饋的數(shù)據(jù)偵查工作的生態(tài)閉環(huán)?？傮w架構(gòu)計(jì)算層：以CPU、GPU服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等搭建底層硬件，利用docker、hadoop等技術(shù)形成統(tǒng)一管理，為整套平臺(tái)提供存儲(chǔ)、應(yīng)用部署、算力、權(quán)限管理、虛擬化等軟硬件環(huán)境支撐。應(yīng)用層：基于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等技術(shù)，此層提供開源情報(bào)分析分析平臺(tái)和輿情線索發(fā)現(xiàn)課程資源，供師生進(jìn)行各類活動(dòng)的實(shí)戰(zhàn)演練。同時(shí)提供教學(xué)資源庫(kù)、教學(xué)管理、考試管理等模塊，內(nèi)置理論課、實(shí)驗(yàn)課，提供配套實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)案例，輔助師生開展教學(xué)活動(dòng)。同時(shí)，為整套平臺(tái)提供數(shù)據(jù)能力，包括實(shí)驗(yàn)用的內(nèi)置訓(xùn)練數(shù)據(jù)和案例數(shù)據(jù)，也支持對(duì)接其他數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，采集境內(nèi)外開源數(shù)據(jù)，用以支撐整套平臺(tái)的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)。實(shí)驗(yàn)層：提供對(duì)應(yīng)的開發(fā)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室、人工智能實(shí)驗(yàn)室、輿情實(shí)驗(yàn)室、情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室，為師生進(jìn)入應(yīng)用層提供技術(shù)能力支撐。建設(shè)內(nèi)容資源建設(shè)實(shí)驗(yàn)室依托于中科天璣十年的資源積累，通過提煉真實(shí)的行業(yè)案例和數(shù)據(jù)，形成適用于數(shù)據(jù)偵查特色的教學(xué)資源，并于大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系相結(jié)合，將理論知識(shí)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)和數(shù)據(jù)偵查項(xiàng)目實(shí)踐融合，由淺入深，循序漸進(jìn)，逐步提升學(xué)生的專業(yè)技能和項(xiàng)目實(shí)踐能力。課程資源系統(tǒng)提供多門大數(shù)據(jù)專業(yè)課程，從大數(shù)據(jù)理論、常用編程語(yǔ)言，逐步向數(shù)據(jù)偵查實(shí)戰(zhàn)常用的環(huán)境、框架搭建、經(jīng)典算法、算法應(yīng)用過渡。包含理論課、算法課、實(shí)驗(yàn)課。序號(hào)課程名稱1《Python編程》2《hadoop開發(fā)技術(shù)》3《pythonweb開發(fā)技術(shù)》4《集群管理與云平臺(tái)》5《網(wǎng)絡(luò)爬蟲與數(shù)據(jù)收集》6《數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理》7《數(shù)據(jù)分析理論與方法》8《數(shù)據(jù)標(biāo)注》9《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》10《大數(shù)據(jù)智能理論與方法》11《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》12《機(jī)器學(xué)習(xí)典型算法》13《機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》14《深度學(xué)習(xí)主流框架》15《深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)》16《自然語(yǔ)言處理入門》17《自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》18《自然語(yǔ)言處理Bert模型》19《自然語(yǔ)言處理行業(yè)應(yīng)用》20《知識(shí)圖譜》21《知識(shí)圖譜實(shí)踐與應(yīng)用》案例實(shí)戰(zhàn)基于中科天璣多年JG、安全行業(yè)積淀，真實(shí)案例脫敏，配套實(shí)驗(yàn)手冊(cè)，為高校教學(xué)、科研提供案例支撐。同時(shí)，對(duì)應(yīng)項(xiàng)目案例，形成案例實(shí)踐課程，從項(xiàng)目背景出發(fā)，詳細(xì)講解其中涉及到的算法理論及其應(yīng)用。配套相關(guān)實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)生以場(chǎng)景化的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步重構(gòu)該項(xiàng)目案例，并可以融會(huì)貫通，將之應(yīng)用到生產(chǎn)實(shí)際中。序號(hào)案例名稱1《新冠疫情》2《美國(guó)大選》3《對(duì)華ZC》4《涉港數(shù)據(jù)分析》5《暫停進(jìn)口TW鳳梨》6《美國(guó)對(duì)NH的干預(yù)案例》7《突發(fā)事件應(yīng)對(duì)案例：2021年河南洪災(zāi)》8《EW沖突分析》9《WestExecAdvisors公司》10《HK選舉制度改革前后立法會(huì)、區(qū)議會(huì)情況分析》11《俾路支JFJ分析》算子庫(kù)為了讓學(xué)生更好的掌握相關(guān)知識(shí)，為學(xué)生走向數(shù)據(jù)偵查崗位提供工具，平臺(tái)集成了中科院計(jì)算所自主研發(fā)的數(shù)百種高質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析算子庫(kù)，并結(jié)合中科天璣對(duì)科研、教學(xué)的實(shí)力，形成面向文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的特色算子工具箱。并且針對(duì)平臺(tái)上的算子，編寫了上百個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)和配套數(shù)據(jù)。同時(shí)提供在線編程實(shí)驗(yàn)，學(xué)生可以對(duì)照實(shí)驗(yàn)手冊(cè)，在線練習(xí)算子的編寫，實(shí)時(shí)查看計(jì)算結(jié)果。涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理（去重操作、空值補(bǔ)缺等）、特征工程（特征抽取、特征離散等）、分類回歸（如LR、CART、GBDT等）、推薦排序（如SVDFeature、NMF等）、結(jié)構(gòu)化分析（如CRF等）、文本表達(dá)（如Word2Vec、LDA等）、圖分析（如PageRank、ICModel等）、深度學(xué)習(xí)（如CNN、RNN等）等領(lǐng)域，同時(shí)算子庫(kù)還對(duì)主流的開源機(jī)器學(xué)習(xí)算子框架如Sklearn、SparkMllib、Scipy等進(jìn)行了集成與應(yīng)用。在數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用領(lǐng)域，提供面向?qū)ο蟮耐ㄓ盟阕幽Ｐ?，包括：社區(qū)發(fā)現(xiàn)、節(jié)點(diǎn)重要度、邊重要度等；提供專門面向文檔類對(duì)象定制的算子模型，包括：關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)、文檔傾向性、話題發(fā)現(xiàn)等；提供專門面向事件類對(duì)象定制的算子模型，包括：事件脈絡(luò)、事件時(shí)序等。為了提供不同的運(yùn)行環(huán)境、兼容不同類型的計(jì)算框架等多方面因素考慮，工具集中的算子使用了Java、Python、Scala、R等多種主流的大數(shù)據(jù)分析編程語(yǔ)言進(jìn)行開發(fā)，可以根據(jù)熟悉的開發(fā)語(yǔ)言、編程環(huán)境使用工具集中的算子進(jìn)行快速分析。教學(xué)平臺(tái)教學(xué)平臺(tái)基于各類教學(xué)資源，提供在線教學(xué)系統(tǒng)、教學(xué)資源庫(kù)、作業(yè)系統(tǒng)以及考試系統(tǒng)。形成教學(xué)練測(cè)評(píng)的完整閉環(huán)，提高教學(xué)效率。教學(xué)系統(tǒng)教學(xué)平臺(tái)圍繞著案例和算子，提供成體系的課程和教學(xué)資源，輔助課程教學(xué)，簡(jiǎn)化分析科研實(shí)驗(yàn)流程，實(shí)現(xiàn)高效的師生互動(dòng)教學(xué)模式。系統(tǒng)自帶豐富的教學(xué)及行業(yè)應(yīng)用案例，方便教師進(jìn)行課程教學(xué)演示。同時(shí)，教師可以通過平臺(tái)進(jìn)行課程管理、課件上傳、實(shí)驗(yàn)作業(yè)的發(fā)布、審閱；學(xué)生可以通過系統(tǒng)加入特定課程，完成課程實(shí)驗(yàn)作業(yè)的提交與科研實(shí)驗(yàn)的搭建等。以課程為中心、以任務(wù)來(lái)驅(qū)動(dòng)，提供學(xué)生無(wú)限發(fā)揮科研創(chuàng)造能力。學(xué)生能夠基于教師設(shè)定的任務(wù)模板進(jìn)行作業(yè)的編寫、任務(wù)報(bào)告編寫、任務(wù)提交等。資源中心平臺(tái)提供資源共建共享功能，支持教師從本地上傳教學(xué)素材，包括視頻、課件、實(shí)驗(yàn)等。教師可將實(shí)驗(yàn)任務(wù)共享給他人，實(shí)現(xiàn)資源的分享。同時(shí)學(xué)生用戶可以下載教學(xué)課件，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的共享和教育公平。作業(yè)系統(tǒng)教師可對(duì)學(xué)生的選課申請(qǐng)進(jìn)行審核，并對(duì)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)任務(wù)進(jìn)行審閱評(píng)分，確保教師第一時(shí)間了解到學(xué)生的學(xué)習(xí)情況；學(xué)生可在線學(xué)習(xí)及實(shí)驗(yàn)，并查看自己的課程學(xué)習(xí)進(jìn)度、實(shí)驗(yàn)任務(wù)以及實(shí)驗(yàn)得分?？荚囅到y(tǒng)智能、專業(yè)、簡(jiǎn)單的在線考試系統(tǒng)，適用于各種考試、和作業(yè)練習(xí)。支持教師快速組卷，發(fā)布在線考試；學(xué)生在線完成考試并提交試卷；教師閱卷后，學(xué)生可以查看考試成績(jī)和閱卷結(jié)果；智能分析每場(chǎng)在線考試，方便教師全方位掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室為院校搭建了一個(gè)打造多應(yīng)用場(chǎng)景的平臺(tái)和“試驗(yàn)田”，有助于實(shí)現(xiàn)院校與實(shí)際業(yè)務(wù)之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。同時(shí)，依托企業(yè)優(yōu)勢(shì)資源，將實(shí)踐、資源等方面與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度融合，著力為院校打造成一個(gè)智慧、精準(zhǔn)、高效、安全的實(shí)訓(xùn)作戰(zhàn)實(shí)體。實(shí)驗(yàn)室主要由情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室和輿情分析實(shí)驗(yàn)室組成。情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室包括數(shù)據(jù)管理、任務(wù)管理、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)空分析和統(tǒng)計(jì)分析。三大分析中，關(guān)聯(lián)分析可實(shí)現(xiàn)基于圖譜網(wǎng)絡(luò)的分析展示與挖掘，時(shí)空分析可實(shí)現(xiàn)基于時(shí)空數(shù)據(jù)的GIS分析，統(tǒng)計(jì)分析提供BI統(tǒng)計(jì)圖分析。三大分析模式可獨(dú)立支撐分析任務(wù)，同時(shí)關(guān)聯(lián)分析中的圖譜數(shù)據(jù)（包括實(shí)體、事件、文檔等對(duì)象）可以“推送”到時(shí)空分析或統(tǒng)計(jì)分析，并在時(shí)空或統(tǒng)計(jì)分析模式下進(jìn)行進(jìn)一步分析探索。情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)架構(gòu)圖如下所示。數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理模塊是圍繞數(shù)據(jù)分析過程中的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的產(chǎn)出物進(jìn)行的管理功能設(shè)計(jì)，包括：我的狀態(tài)集、我的結(jié)果集、我的文件集。模塊支持基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的新建圖譜操作。對(duì)于“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”支持的接入來(lái)源包括：本地excel文件和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”支持本地文本上傳（txt、word、pdf）和文件系統(tǒng)接入。自動(dòng)抽取過程提供中文和英文兩種模式，并且支持進(jìn)行包括：命名實(shí)體識(shí)別、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體鏈接、時(shí)間抽取、情感分類、主題分類。模塊提供對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)接入功能，包括文件上傳和數(shù)據(jù)庫(kù)接入。支持用戶上傳pdf、doc、CSV、xls等文件格式數(shù)據(jù)，并提供對(duì)上傳文件的數(shù)據(jù)透視功能。任務(wù)管理任務(wù)管理模塊采用類“思維導(dǎo)圖”的任務(wù)創(chuàng)建模式，支持四級(jí)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)層級(jí)結(jié)構(gòu)添加，支持進(jìn)行數(shù)據(jù)、人員及分析狀態(tài)的配置，可以選擇任務(wù)模板后進(jìn)行任務(wù)創(chuàng)建。創(chuàng)建的任務(wù)均可存為任務(wù)模板供后續(xù)使用時(shí)調(diào)用，模板支持編輯和刪除。提供可復(fù)用的任務(wù)模板，支持任務(wù)模板的創(chuàng)建、編輯和刪除。關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析允許用戶指定任意目標(biāo)實(shí)體，對(duì)與之有關(guān)聯(lián)的實(shí)體/事件/文檔進(jìn)行擴(kuò)展追蹤分析，同時(shí)提供多種可視化模式展現(xiàn)實(shí)體、事件、文檔之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)分析提供對(duì)實(shí)體/事件/文檔的搜索、關(guān)系展示畫布、對(duì)象擴(kuò)展探索、畫布控制工具欄、地圖、直方統(tǒng)計(jì)圖、時(shí)間軸、節(jié)點(diǎn)詳情數(shù)據(jù)透視等功能，同時(shí)提供內(nèi)置算子庫(kù)便于用戶進(jìn)行深度分析探索。按照選擇的（或默認(rèn)的）布局方式，對(duì)當(dāng)前分析中的所有對(duì)象進(jìn)行圖譜化展示，支持多種布局方法，包括矩形、星型、層級(jí)、自動(dòng)等。針對(duì)畫布中加載的目標(biāo)對(duì)象（實(shí)體）系統(tǒng)提供圖譜擴(kuò)展關(guān)聯(lián)的關(guān)系挖掘操作，包括：查看、路徑、刪除等。通過層級(jí)擴(kuò)展，路徑查看等在畫布中完成知識(shí)圖譜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的展示、分析與布局。當(dāng)選擇多個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)可進(jìn)行數(shù)據(jù)透視（如下圖右側(cè)框選區(qū)域），通過顯示當(dāng)前數(shù)據(jù)集合各個(gè)維度的統(tǒng)計(jì)情況，可以直觀查看各維度下的統(tǒng)計(jì)排行情況，包括對(duì)象類型、實(shí)體屬性兩大類統(tǒng)計(jì)維度。時(shí)空分析支持按照實(shí)體、事件等目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行地圖分析，并提供時(shí)間軸跟蹤，通過地圖與時(shí)間軸的聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的時(shí)空數(shù)據(jù)碰撞、特征共現(xiàn)、軌跡分析，以GIS（如二維地圖等）為具體展現(xiàn)形式。將事件、文檔、實(shí)體等具有地理位置信息的對(duì)象展示地圖上，展示方式包括世界地圖、區(qū)域地圖；同時(shí)支持普通行政地圖、衛(wèi)星地圖等兩種地圖模式。提供基于地圖的畫布區(qū)域展示，可展示目標(biāo)對(duì)象（實(shí)體、事件）的空間分布。配合工具欄“探索”功能，可對(duì)畫布地圖任意區(qū)域進(jìn)行框選，自定義分析區(qū)域。對(duì)當(dāng)前畫布中對(duì)象和所選對(duì)象，提供不同的控制按鈕，支持包括選擇、探索、推送、快照、圖層選擇等類型的操作。以時(shí)間軸方式展示當(dāng)前畫布中選中對(duì)象在時(shí)間上的分布情況。支持進(jìn)行時(shí)間范圍選擇，畫布相應(yīng)更新。對(duì)選中的某一對(duì)象展示其詳情。事件詳情包括事件描述、事件屬性、相關(guān)實(shí)體和相關(guān)事件。對(duì)當(dāng)前選中的對(duì)象提供一組算子，用于對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行深入分析，并對(duì)分析結(jié)果在地圖上進(jìn)行可視化展示。提供熱力圖算子實(shí)現(xiàn)區(qū)域影響力、區(qū)域爆發(fā)現(xiàn)象分析。提供報(bào)道地算子、事件脈絡(luò)算子，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象的空間時(shí)序分布、空間數(shù)據(jù)流向分析。統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析模塊支持柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、泡泡圖、河流圖、柱狀圖等形式的統(tǒng)計(jì)圖分構(gòu)建與分析展示。能夠接收關(guān)聯(lián)分析模塊推送的子圖數(shù)據(jù)，形成各種統(tǒng)計(jì)圖形，直觀展示統(tǒng)計(jì)可視化效果。提供一組工具按鈕，便于進(jìn)行圖表畫布操作，主要包括畫布管理及快捷操作兩類。畫布管理提供對(duì)分析畫布的選擇、添加、刪除、重命名、清空等操作；快捷操作提供對(duì)分析畫布的載入、快照保存、截屏、數(shù)據(jù)升序降序等功能。提供不同的圖表類型的自由選擇，支持對(duì)選擇的圖表進(jìn)行圖表配置項(xiàng)配置、過濾器配置、顏色配置、形狀配置等操作。形狀配置主要用于氣泡圖、河流圖等。輿情分析實(shí)驗(yàn)室輿情分析實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇、博客、微博、微信、APP、知乎、twitter、facebook、網(wǎng)民評(píng)論等境內(nèi)外全媒體數(shù)據(jù)采集、抽取、挖掘和分析處理，為師生提供熱點(diǎn)輿情聚合、重點(diǎn)輿情發(fā)現(xiàn)、專項(xiàng)輿情監(jiān)控、媒體/賬號(hào)目標(biāo)監(jiān)控、自動(dòng)輿情預(yù)警、智能在線編報(bào)、精準(zhǔn)輿情檢索等多維輿情信息服務(wù)。熱點(diǎn)輿情聚合熱點(diǎn)輿情聚合系統(tǒng)支持融合通道的熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和聚合，匯聚全網(wǎng)多通道信息，長(zhǎng)文本和短文本融合計(jì)算并自動(dòng)聚類；支持分地域、領(lǐng)域進(jìn)行全網(wǎng)熱點(diǎn)檢測(cè)；支持對(duì)熱點(diǎn)事件進(jìn)行有效的溯源、跟蹤分析和趨勢(shì)分析。系統(tǒng)支持對(duì)熱點(diǎn)事件的整體態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析。熱點(diǎn)事件綜合態(tài)勢(shì)分析以可視化圖表方式展示熱點(diǎn)輿情的整體情況，包括熱點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)、熱點(diǎn)走勢(shì)、地域分布、領(lǐng)域分布、傾向分布、網(wǎng)民參與情況分析等。熱點(diǎn)綜合統(tǒng)計(jì)支持圖片和數(shù)據(jù)的導(dǎo)出，相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支持下鉆查看來(lái)源數(shù)據(jù)列表。支持基于媒體關(guān)注度、網(wǎng)民參與度、參與媒體影響力計(jì)算熱點(diǎn)事件影響力。支持多維事件分析，包括趨勢(shì)分析、傾向性分布、關(guān)鍵詞分析、媒體與網(wǎng)民意見分布、地域分布、來(lái)源通道分布、重點(diǎn)參與媒體、重點(diǎn)參與人群、相關(guān)分析等。熱點(diǎn)綜合統(tǒng)計(jì)能夠分析出熱點(diǎn)事件的發(fā)酵趨勢(shì)、參與人群、參與媒體。具有傾向性分析功能，可以分析出事件傾向性（正面、負(fù)面和中性）的統(tǒng)計(jì)情況。提供熱點(diǎn)事件的關(guān)鍵要素，包括人物、地點(diǎn)、機(jī)構(gòu)等。支持分媒體端和網(wǎng)民端進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。可以自定義分析時(shí)段，支持天分析和按小時(shí)分析。支持統(tǒng)計(jì)圖和數(shù)據(jù)表的導(dǎo)出。針對(duì)某個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，支持下鉆查看來(lái)源數(shù)據(jù)列表。重點(diǎn)輿情發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)輿情發(fā)現(xiàn)是基于行業(yè)/領(lǐng)域情感知識(shí)庫(kù)，對(duì)平臺(tái)全量數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)重點(diǎn)、敏感輿情信息，并進(jìn)行負(fù)面信息的地域分布、領(lǐng)域分布、通道分布、負(fù)面走勢(shì)分析，全面感知負(fù)面輿情態(tài)勢(shì)。用戶可以自定義情感知識(shí)規(guī)則。專項(xiàng)輿情監(jiān)控專項(xiàng)輿情監(jiān)控模塊，用戶可按需對(duì)事件、話題進(jìn)行定向監(jiān)測(cè)，可基于關(guān)鍵詞、信源、標(biāo)簽靈活設(shè)置復(fù)雜監(jiān)測(cè)條件，對(duì)專項(xiàng)目標(biāo)相關(guān)的輿情信息進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)分析。系統(tǒng)提供專項(xiàng)的創(chuàng)建、修改、刪除、查詢、信息回溯等功能，支持對(duì)專項(xiàng)進(jìn)行分級(jí)、分層管理，支持專項(xiàng)信息匯聚及多維度綜合分析。系統(tǒng)提供功能完備、操作簡(jiǎn)單的專題配置功能，用戶根據(jù)關(guān)鍵詞自定義專題，可基于關(guān)鍵詞、信源、標(biāo)簽靈活設(shè)置復(fù)雜監(jiān)測(cè)條件。（1）可回溯的監(jiān)測(cè)時(shí)間選擇：本系統(tǒng)既可以對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，同時(shí)可以對(duì)專題相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯過濾；（2）靈活設(shè)置復(fù)雜監(jiān)測(cè)條件：本系統(tǒng)既可以支持如新聞、博客、微信等單通道監(jiān)測(cè)，同時(shí)可以針對(duì)多通道，以及全通道進(jìn)行同時(shí)監(jiān)測(cè)；支持基于地域標(biāo)簽、領(lǐng)域標(biāo)簽進(jìn)行精準(zhǔn)配置；（3）完備的關(guān)鍵詞組合：本系統(tǒng)不僅可以支持組內(nèi)關(guān)鍵詞的“與”“或”“非”組合，同時(shí)可以配置多組關(guān)鍵詞，并對(duì)組間進(jìn)行“與”“或”“非”的支持。系統(tǒng)基于用戶指定的關(guān)鍵詞規(guī)則、領(lǐng)域范圍、地域范圍、行業(yè)范圍，從系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)中，篩選出符合要求的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)可以快速完成1年內(nèi)的歷史信息回溯過濾。針對(duì)專項(xiàng)生成的數(shù)據(jù)集，可以根據(jù)sim_hash算法量化不同數(shù)據(jù)在內(nèi)容上的相似度（距離），并根據(jù)界定的相似量評(píng)判兩項(xiàng)數(shù)據(jù)是否相似。信息去重可對(duì)相似性較高的文章進(jìn)行歸類，用戶可自主選擇是否對(duì)信息進(jìn)行去重查看，選擇去重后，可在“相似文章”處下鉆查看全部相似文章列表。同時(shí)，支持多維專題數(shù)據(jù)分析，包括溯源分析、傳播路徑、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析、趨勢(shì)分析、傾向性分布、關(guān)鍵詞分析、媒體與網(wǎng)民意見分布、地域分布、來(lái)源通道分布、重點(diǎn)參與媒體、重點(diǎn)參與人群、相關(guān)分析等。支持分媒體端和網(wǎng)民端進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。支持自定義分析時(shí)段，支持天分析和按小時(shí)分析。支持統(tǒng)計(jì)圖和數(shù)據(jù)表的導(dǎo)出；針對(duì)某個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，支持下鉆查看來(lái)源數(shù)據(jù)列表。支持將自己創(chuàng)建或分享得到的專項(xiàng)或?qū)ｍ?xiàng)組共享給其他用戶，方便進(jìn)行多人協(xié)同管理和專項(xiàng)輿情處置。共享專項(xiàng)的同時(shí)，支持設(shè)置共享權(quán)限，共享權(quán)限包括查閱、修改、刪除、二次共享，共享權(quán)限具備繼承性，通過共享獲得的專項(xiàng)，進(jìn)行二次共享時(shí)，只允許在初次共享時(shí)賦予的權(quán)限范圍內(nèi)進(jìn)行二次設(shè)置。媒體、賬號(hào)目標(biāo)監(jiān)控媒體/賬號(hào)目標(biāo)監(jiān)控模塊支持對(duì)進(jìn)入系統(tǒng)的信息媒體和作者進(jìn)行提取，形成包含媒體、賬號(hào)元數(shù)據(jù)的媒體庫(kù)、賬號(hào)庫(kù)。基于媒體庫(kù)、賬號(hào)庫(kù)實(shí)現(xiàn)定向目標(biāo)監(jiān)測(cè)、分析和畫像。系統(tǒng)支持完備的帳號(hào)/群組監(jiān)測(cè)方案配置，能夠靈活配置帳號(hào)/群組監(jiān)測(cè)方案。支持對(duì)多通道多信源、歷史數(shù)據(jù)等回溯，支持通過關(guān)鍵詞組合進(jìn)一步限制功能范圍。支持對(duì)帳號(hào)/群組發(fā)布的信息進(jìn)行多維度的分析，支持對(duì)帳號(hào)或群組發(fā)布的信息進(jìn)行分析，包括：提及熱詞、情感分布、提及實(shí)體、原發(fā)轉(zhuǎn)發(fā)比、熱門參與話題、發(fā)文趨勢(shì)。支持對(duì)媒體、賬號(hào)以及媒體、賬號(hào)組成的群組進(jìn)行畫像刻畫，包括：熱門版塊、熱門版塊趨勢(shì)、原發(fā)轉(zhuǎn)發(fā)比、發(fā)文趨勢(shì)、情感指數(shù)、情感指數(shù)趨勢(shì)、發(fā)文規(guī)律等。自動(dòng)輿情預(yù)警自動(dòng)輿情預(yù)警模塊針對(duì)敏感內(nèi)容、重點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控。當(dāng)發(fā)現(xiàn)敏感內(nèi)容，或者重點(diǎn)目標(biāo)出現(xiàn)異動(dòng)或發(fā)布、傳播了相關(guān)的敏感信息時(shí)，根據(jù)其重要性、內(nèi)容敏感程度、傳播聲量等因素評(píng)估其危害風(fēng)險(xiǎn)并報(bào)警。本系統(tǒng)支持自定義預(yù)警、專項(xiàng)預(yù)警、手動(dòng)預(yù)警三大預(yù)警模式。自定義預(yù)警模式支持用戶自定義預(yù)警規(guī)則;專線預(yù)警模式支持針對(duì)專項(xiàng)輿情中的專項(xiàng)一鍵預(yù)警;手動(dòng)預(yù)警支持手動(dòng)選擇具體內(nèi)容，通過平臺(tái)發(fā)出預(yù)警。預(yù)警方式：支持短信預(yù)警、微信預(yù)警、郵件預(yù)警。預(yù)警方案配置項(xiàng)：包括預(yù)警名稱、啟用狀態(tài)、預(yù)警級(jí)別、預(yù)警規(guī)則、預(yù)警方式、預(yù)警間頻、預(yù)警時(shí)段、周末是否預(yù)警、相似文章是否過濾、是否啟動(dòng)人工審核。預(yù)警總覽：多維度統(tǒng)計(jì)展示當(dāng)前用戶的預(yù)警信息數(shù)量，包括待審核預(yù)警量、今日新增預(yù)警量、今日特大預(yù)警量、7天累計(jì)預(yù)警量、30天累計(jì)預(yù)警量、歷史累計(jì)預(yù)警量。預(yù)警走勢(shì)：以折線圖的形式，展示當(dāng)前用戶指定時(shí)間范圍內(nèi)，預(yù)警信息量的時(shí)間走勢(shì)。熱門預(yù)警：以熱點(diǎn)云圖的形式，展現(xiàn)當(dāng)前用戶指定時(shí)間范圍內(nèi)，預(yù)警量最高的熱門預(yù)警TOP10。最新預(yù)警：以列表形式，展示最新（按預(yù)警時(shí)間）的10條預(yù)警信息?？闪斜聿榭搭A(yù)警信息具體內(nèi)容和狀態(tài)，包括：標(biāo)題、來(lái)源媒體、通道、發(fā)布時(shí)間、預(yù)警名稱、預(yù)警級(jí)別、狀態(tài)、相似文章等。智能在線編報(bào)智能在線編報(bào)模塊提供智能在線編報(bào)功能，支持智能報(bào)告的模板化，用戶可自定義報(bào)告模板，自定義選擇素材，靈活進(jìn)行素材編輯報(bào)告修正。自定義過程以專業(yè)分析師實(shí)際制作報(bào)告的全流程為參考進(jìn)行研發(fā)設(shè)計(jì)，主流程包括：模板選擇、素材選擇、素材編輯、報(bào)告編輯。系統(tǒng)支持報(bào)告的模板化，一方面軟件內(nèi)置有面向不同應(yīng)用場(chǎng)景的系統(tǒng)模板，另一方面支持用戶自定義模板。用戶可通過拖拽的方式快速進(jìn)行模板內(nèi)容板塊的配置，系統(tǒng)提供20余種內(nèi)容維度供選擇。支持多源素材選擇，素材可從專題分析、熱點(diǎn)分析、歷史素材等多來(lái)源獲取。支持單文檔、事件等多類型素材，并能按來(lái)源、分類型進(jìn)行管理。支持對(duì)素材庫(kù)進(jìn)行編輯、刪除和延期處理?；谶x定的素材和模板，系統(tǒng)可自動(dòng)生成分析報(bào)告，在此過程中用戶可按需對(duì)素材和最終報(bào)告進(jìn)行人工編輯?？蓮膶ｎ}、熱點(diǎn)、收藏等多個(gè)模塊選擇素材，支持基于通道、時(shí)間、屬性、地域、領(lǐng)域等維度進(jìn)行素材的篩選,支持對(duì)已選的素材進(jìn)行編輯和刪除操作。系統(tǒng)根據(jù)選定的素材數(shù)據(jù)和模板，自動(dòng)生成專題報(bào)告中圖、表、統(tǒng)計(jì)文字等報(bào)告內(nèi)容。生成后支持人工修正調(diào)整報(bào)告內(nèi)容，包括刪除內(nèi)容模塊，調(diào)整內(nèi)容模塊位置，修改文字、圖表數(shù)值等。精準(zhǔn)輿情檢索精準(zhǔn)輿情檢索模塊提供高效、靈活的綜合信息檢索功能，提供快捷檢索、高級(jí)檢索、元搜索、圖片視頻搜索功能。支持多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一檢索與綜合展示。可以指定具體搜索的數(shù)據(jù)類型,也可以指定全部數(shù)據(jù)類型進(jìn)行統(tǒng)一檢索。執(zhí)行一次搜索,可檢索來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的多種數(shù)據(jù)類型,并綜合展示搜索結(jié)果。支持高級(jí)檢索和組合邏輯檢索。系統(tǒng)支持用戶進(jìn)行多條件的高級(jí)搜索設(shè)置，可按時(shí)間范圍、來(lái)源通道類型、關(guān)鍵詞、媒體/賬號(hào)等進(jìn)行組合檢索；支持指定媒體、關(guān)鍵詞匹配范圍,并設(shè)定排除關(guān)鍵詞,以提高檢索精準(zhǔn)度，匹配位置包括：“標(biāo)題或正文”、“標(biāo)題”、“正文”。支持元搜索功能。用戶可通過元搜索對(duì)主流搜索引擎如百度、搜狗、360、必應(yīng)進(jìn)行集成搜索；可根據(jù)需要選擇全部或者不同搜索引擎進(jìn)行搜索；可根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要設(shè)置返回結(jié)果條數(shù)；對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排重聚合展示。聚合后用戶可查看某篇文章在各搜索引擎檢索情況及搜索結(jié)果中的相同文章。支持對(duì)結(jié)果信息的多維展示和管理。用戶在搜索結(jié)果界面，可分通道、分時(shí)間查看搜索結(jié)果總量及詳細(xì)文章；可對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行相似文章去重處理；可按相關(guān)度、熱度、時(shí)間排序；可對(duì)結(jié)果信息單條或批量進(jìn)行預(yù)警、收藏、導(dǎo)出處理；可以檢索結(jié)果列表導(dǎo)出保存為Exce1數(shù)據(jù)文件，可自定義導(dǎo)出項(xiàng)，可導(dǎo)出簡(jiǎn)要數(shù)據(jù)列表,也可以導(dǎo)出全文數(shù)據(jù)。

硬件環(huán)境針對(duì)院校已有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，可以進(jìn)行整合，而且相關(guān)設(shè)備與模塊也可根據(jù)院校專業(yè)教學(xué)和實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的具體情況進(jìn)行選擇。計(jì)算中心計(jì)算中心是整個(gè)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的核心硬件平臺(tái)，需要以一套服務(wù)器、交換機(jī)等設(shè)備形成機(jī)房，它一方面支撐軟件平臺(tái)、存儲(chǔ)內(nèi)容資源，另一方面也可以實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)成果、教學(xué)科研成果的長(zhǎng)期保存和項(xiàng)目成果積累，充分為科教產(chǎn)成果積累提供存儲(chǔ)空間支撐。如圖所示，用戶通過PC中的web端訪問應(yīng)用服務(wù)器，進(jìn)入系統(tǒng)教學(xué)、實(shí)驗(yàn)，在教學(xué)實(shí)驗(yàn)過程中，系統(tǒng)會(huì)通過管理集群，自動(dòng)對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行分發(fā)調(diào)度，以達(dá)到最好的使用效果，分析挖掘的結(jié)果和用戶的行為數(shù)據(jù)，會(huì)在應(yīng)用集群和管理計(jì)算集群之間進(jìn)行交換，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和計(jì)算存儲(chǔ)集群中。同時(shí)，集群采用HA、動(dòng)態(tài)資源調(diào)配等，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全性。學(xué)習(xí)中心采用普通終端PC機(jī)，組成數(shù)據(jù)偵查實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)，支撐進(jìn)行教學(xué)、實(shí)訓(xùn)、科研。預(yù)期效益形成海量異構(gòu)數(shù)據(jù)智能分析模式人工智能時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘核心是算法和模型數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價(jià)值、有意義的信息，通過這些信息的解讀，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，做出前攝的、基于數(shù)據(jù)與知識(shí)的決策。數(shù)據(jù)挖掘核心是算法和模型，現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)挖掘模型都是針對(duì)某些具體的任務(wù)和領(lǐng)域，選擇一些已經(jīng)認(rèn)可的模型。算法和建模的難度很大，對(duì)人才技術(shù)、業(yè)務(wù)能力要求高。本實(shí)驗(yàn)室以開源情報(bào)分析和輿情線索發(fā)現(xiàn)為主要抓手，對(duì)標(biāo)國(guó)際先進(jìn)系統(tǒng)，構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用系統(tǒng)。通過對(duì)覆蓋政治、JS、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合，構(gòu)建貼近業(yè)務(wù)場(chǎng)景、具有“技術(shù)洞見”的特色引擎，形成一套人腦決策和計(jì)算機(jī)智能共生的大數(shù)據(jù)分析環(huán)境及工具系統(tǒng)，輔助用戶從大數(shù)據(jù)中萃取重大線索，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為可操作的決策指揮能力。將大數(shù)據(jù)手段與傳統(tǒng)的偵查能力有效整合在傳統(tǒng)的偵查模式中，偵查人員最為重要的偵查工作就是通過對(duì)群眾的走訪，來(lái)了解當(dāng)事人的社會(huì)關(guān)系，了解在犯罪發(fā)生時(shí)可疑的情況。但在數(shù)據(jù)化應(yīng)用較為廣泛的現(xiàn)在，很多的偵查人員過于依賴?yán)脭?shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)調(diào)查這方面的情報(bào)，而缺少了對(duì)人民群眾的走訪。甚至一部分偵查人員對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)的訊問也變的極為馬虎，這很有可能讓偵查工作陷入另一個(gè)方面的誤差，即一旦以科技手段證實(shí)了某個(gè)犯罪嫌疑人的犯罪證據(jù)，就在沒有經(jīng)過多方驗(yàn)證的情況下草草的下了結(jié)論。大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代偵查工作中的應(yīng)用，數(shù)據(jù)信息處理與數(shù)據(jù)信息識(shí)別甚至是網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)控都可以通過專家來(lái)幫助偵查人員更快、更準(zhǔn)確的掌握犯罪信息，從而給偵查工作帶來(lái)質(zhì)的飛躍。另外可以進(jìn)行如下利用：第一，對(duì)危險(xiǎn)的頑固類犯罪嫌疑人進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，對(duì)可能發(fā)生犯罪的地區(qū)進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，不放過任何可能的疑情與險(xiǎn)情，特別是對(duì)已經(jīng)存在隱性犯罪線索，要做到細(xì)致的分析與評(píng)定。第二，以各種方式多渠道的收集情報(bào)，不僅要充分發(fā)揮人民群眾的情報(bào)作用，還需要以各種數(shù)據(jù)處理體系來(lái)對(duì)收集到的情報(bào)進(jìn)行分析，對(duì)已經(jīng)發(fā)生的犯罪案件進(jìn)行總結(jié)，了解其中的規(guī)律與治安管理中的漏洞，消除治安管理中存在的隱患。第三，利用大數(shù)據(jù)的處理能力，通過對(duì)系統(tǒng)內(nèi)情報(bào)的分析掌握，及時(shí)科學(xué)的分析犯罪分子可能存在的過激行為，及時(shí)采取有針對(duì)性的措施，進(jìn)行犯罪的事前預(yù)防。配置清單序號(hào)名稱模塊說(shuō)明單位數(shù)量1底層平臺(tái)管理后臺(tái)提供組織機(jī)構(gòu)樹、角色、用戶等管理功能，可對(duì)不同用戶進(jìn)行權(quán)限配置。支持對(duì)用戶應(yīng)用數(shù)據(jù)、教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。個(gè)1運(yùn)維調(diào)度平臺(tái)提供平臺(tái)各組件的安裝、部署、配置、運(yùn)維、監(jiān)控、數(shù)據(jù)操作等功能。實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算框架及算法，支持對(duì)任務(wù)流進(jìn)行配置和調(diào)度。個(gè)1數(shù)據(jù)管理提供統(tǒng)基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范，對(duì)各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，支持文本、pdf等多種文件格式上傳及主流數(shù)據(jù)庫(kù)接入，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)覽、透視，各子系統(tǒng)之間支持?jǐn)?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、匯聚。個(gè)12教學(xué)管理平臺(tái)大數(shù)據(jù)教學(xué)系統(tǒng)提供在線課程學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持教師利用系統(tǒng)內(nèi)置課程或自主創(chuàng)建課程進(jìn)行教學(xué)。支持學(xué)生通過觀看視頻和學(xué)習(xí)資料進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過使用系統(tǒng)提供的在線實(shí)驗(yàn)，節(jié)約學(xué)生搭建練習(xí)環(huán)境的時(shí)間，可以反復(fù)練習(xí)理論課學(xué)到的知識(shí)，通過理論加實(shí)踐的方式加深印象，鞏固知識(shí)。個(gè)1在線考試系統(tǒng)滿足學(xué)校在線考試和閱卷的需求，支持單選題、多選題、判斷題、填空題、問答題等多種題型，其中單選題、多選題、判斷題支持自動(dòng)批改。為了減輕教師監(jiān)考?jí)毫?，系統(tǒng)提供智能監(jiān)考功能，學(xué)生作答過程中如果出現(xiàn)頻繁切換窗口、最小化等操作，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)向監(jiān)考老師發(fā)出提醒?？荚嚱Y(jié)束后，教師可以自己閱卷，也可以分配閱卷任務(wù)，由教研組共同開展閱卷工作?？荚嚱Y(jié)束后會(huì)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)本次考試的成績(jī)情況。個(gè)1交互式在線編程系統(tǒng)提供交互式在線編程環(huán)境，可基于特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)與算子獨(dú)立的使用交互編程組件進(jìn)行腳本語(yǔ)言代碼的調(diào)試與執(zhí)行。優(yōu)化后的腳本可轉(zhuǎn)換為平臺(tái)的算子用于大數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建。交互式編程環(huán)境能夠支持Python、R等主流腳本語(yǔ)言。個(gè)13數(shù)據(jù)偵查應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室情報(bào)分析實(shí)驗(yàn)室通過對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合、動(dòng)態(tài)開放知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的任務(wù)協(xié)同、目標(biāo)搜索、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)空分析、統(tǒng)計(jì)分析、智能報(bào)告和專題分析，讓教師和學(xué)生掌握從大數(shù)據(jù)中萃取關(guān)鍵情報(bào)的方法，探究大量情報(bào)信息之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。個(gè)1輿情分析實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇、博客、微博、微信、APP、知乎、twitter、facebook、網(wǎng)民評(píng)論等境內(nèi)外全媒體數(shù)據(jù)的7*24小時(shí)實(shí)時(shí)采集、抽取、挖掘和分析處理，為師生提供熱點(diǎn)輿情聚合、重點(diǎn)輿情發(fā)現(xiàn)、專項(xiàng)輿情監(jiān)測(cè)、輿情研判分析、自動(dòng)輿情預(yù)警、智能輿情報(bào)告、精準(zhǔn)輿情檢索等多維輿情信息服務(wù)。個(gè)14課程包從大數(shù)據(jù)理論、常用編程語(yǔ)言，逐步向數(shù)據(jù)偵查實(shí)戰(zhàn)常用的環(huán)境、框架搭建、經(jīng)典算法、算法應(yīng)用過渡。包含理論課、算法課、實(shí)驗(yàn)課。門215算子庫(kù)數(shù)據(jù)預(yù)處理算子庫(kù)提供常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具方法，包括加權(quán)采樣、分層采樣等數(shù)據(jù)采樣方法，行列合并、列刪除、缺失值填充等數(shù)據(jù)清洗方法，CSV轉(zhuǎn)標(biāo)注點(diǎn)、Txt轉(zhuǎn)CSV、文件合并、LibSVM轉(zhuǎn)標(biāo)注點(diǎn)等格式轉(zhuǎn)換方法，通過數(shù)據(jù)采樣、清洗、轉(zhuǎn)換幫助用戶快速進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理與加工。套1統(tǒng)計(jì)分析算子庫(kù)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理與方法構(gòu)建了統(tǒng)計(jì)模型與分析工具，提供常用的統(tǒng)計(jì)分析方法模型，幫助用戶挖掘數(shù)據(jù)特征內(nèi)在分布規(guī)律，具體包括均值估計(jì)、方差估計(jì)、方差比估計(jì)等參數(shù)估計(jì)方法，T校驗(yàn)、Wilcoxon符號(hào)秩校驗(yàn)、方差分析等數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法，正態(tài)性檢驗(yàn)、KS-檢驗(yàn)等正態(tài)分布校驗(yàn)方法，時(shí)序分析、自相關(guān)分析等時(shí)間序列分析方法，相關(guān)性分析、卡法獨(dú)立行檢驗(yàn)等相關(guān)分析方法。套1特征工程算子庫(kù)提供常用的數(shù)據(jù)特征篩選與處理方法，幫助用戶快速進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的抽取、選擇與構(gòu)建，具體包括特征離散、數(shù)據(jù)分箱、奇異值分解、獨(dú)熱編碼、主成分分析、卡方選擇等方法。套1機(jī)器學(xué)習(xí)算子庫(kù)提供了數(shù)百種高質(zhì)量的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)建模算法工具，涵蓋分類回歸、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、聚類、深度學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，包含線性回歸、邏輯回歸、決策樹、SVM、KNN、KMeans、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、Boosti