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增值电信业务经营许可证(SP许可证)申请-可行性分析报告范文模(9)

来源:网络收集 时间:2025-09-19
导读: 3.2.4.3 丰富的3G视频呼叫接入方式 视频呼叫中心系统通过视频媒体网关接入3G网络; 视频媒体网关与3G网络的互联支持两种接入方式:3G 324M中继接入或SIP 欣晨制作 中继接入; 3G 324M中继接入时,可支持多种的信令

3.2.4.3 丰富的3G视频呼叫接入方式

视频呼叫中心系统通过视频媒体网关接入3G网络;

视频媒体网关与3G网络的互联支持两种接入方式:3G 324M中继接入或SIP

欣晨制作

中继接入;

3G 324M中继接入时,可支持多种的信令控制,如SS7、ISDN等; 用户可以采用3G手机以视频电话的方式拨打特服号码,进入视频呼叫中心系统,获取IVVR或者视频坐席的服务;

对于3G 324M中继端口较少的运营商,也可以将3G视频呼叫转换为SIP呼叫,走SIP中继路由到视频媒体网关;

互联网用户支持直接采用IP视频终端或者计算机终端发起支持视频的SIP网络电话,进入视频媒体网关;

视频媒体网关支持多级集群接入,每一个节点同时支持3G 324M中继和SIP中继的接入。视频媒体网关主要由Dialogic网络接口卡+Dialogic HMP软件构成;

核心控制服务器作为视频呼叫中心系统的关首,管理所有周边通信设备,并提供接口与应用服务器开发和集成。支持双机热备方案。

视频坐席终端既可以支持IP视频终端,也可以直接采用计算机终端。

3.2.4.4 自动摘要

在舆情分析过程中,通过自动摘要简明、确切地描述聚出来话题的中心内容,摘要是以提供文献内容概括为目的,不加评论和补充解释。

基于统计的自动摘要也称为自动摘录,是将文本视为句子的线性序列,将句子视为词的线性序列。包括以下步骤:

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? 原始文本处理:按照计算机能够识别的形式输入文本信息,比如:键盘输

入、手写录入、文本扫描、图形识别、语音识别等。 ? 词语权重计算:对原始文本信息中的\关键词\进行词频统计。

? 句子权重计算:根据句子中词频等信息计算句子权重。其标准为:句子权

重与句中所含\关键词\的数量成正比;文本信息中包含提示词,则提高句子权重;文本信息中特殊位置上的句子权重增加;若句子中包含废弃指示词则句子权重减小;句子长度与句子权重成反比。

? 文摘句提取:对原文中所有句子按权值高低降序排列,权值最高的若干句

子被确定为文摘句。

? 文摘句输出:将所有文摘句按照它们在原文中的出现顺序输出。

3.2.4.5 自动聚类、分类

采集回的互联网数据包罗万象,为减轻人工巡检舆情事件的负担以及撑控舆情事件的发展态势,系统定期对采集回的互联网数据进行自动聚类,形成近期互联网上最新、最热、敏感等话题。

自动聚类是基于相似性算法的自动聚类技术。根据文本内容的相似度,将内容聚合成不同的类别,同时对每一个聚得的类别,给出精确的类别主题词,包括最热话题、最新话题、敏感话题。主要包括以下几个步聚:

? 特征提取。

? 建立聚类相似矩阵,因为相似度是定义一个聚类的基础。 ? 用算法进行聚类。

同时,目前,大部分网站采用了AJAX架构,页面代码分析无法获取网站分

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类信息,为了更加清楚的展示各类舆情信息,如涉警、维稳等在互联网上的分布情况,准确的分析舆情的传播范围,清晰的展现舆情信息,对互联网舆情信息进行分类就显得极为重要。

自动分类技术根据文献内容进行类别划分的功能,可以用于地域分类、涉警分类、维稳分类、治安分类等诸多应用。可以自动地对文档进行分类,赋予文档一个预先定义的类别主题词,便于文档的组织,不需人工干预。

3.2.4.6 数据推送

互联网信息的传播速度快、范围广的特点,为正确引导互联网的发展,必须第一时间内将公安机关关心的涉警、涉稳、治安等舆情信息检测与预警出来,系统采用数据自动推送技术在舆情事件第一爆发点时以短信或邮件形式通知工作人员,以便进行正确引导。

数据推送分析是综合研判中的一部分,主要综合考虑两个方面: ? 数据来源:根据数据来源的不同,各个类的相关度会根据不同阀值做调

整。

? 相关度: 地域与其它类之间的相互影响,最后得出一篇文档的相关度。

根据地域相关度的大小,对其它类的相关度根据不同阀值重新计算。 总体上通过这样的逻辑就很容易实现两种效果,一是分类,具体分什么类、类的词典等都可以通过配置实现,这样就不分受地域和类别的影响而影响源码。二是数据推送,通过分类之后进行各个类之间的分析和研判,得到一个总的相关度,通过阀值控制是否推送,是否要这功能可以配置来实现。

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待识别数据 预处理 综合研判中心 地域分析 类分析 推送中心 3.2.4.7 实体抽取

互联网为舆情事件传播的高发载地,其中包含了很多有价值的线索信息,为有利于能快速、准确的从网页信息中获取有价值的线索信息,系统采用实体抽取技术,将页网信息人名、地名、机构名、专有名词等提取出来存入数据库中。

实体抽取任务是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等,从而提取这些实体。主要涉及到三个方面的问题:

? 分词的选择:是不分词还是采用自动分词系统或人工分词;

? 领域的取舍:比如:老鹰大战雄鹿。\老鹰\和\雄鹿\均为 NBA 队名;也可

以均指动物,这就涉及到领域问题;

? 方法的选择:在方法的选择上主要分为语言学方法和统计学方法两种; 实体抽取方法主要基于以下几种方法:

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