该项目基于爬虫技术采集互联网海量信息,按客户按日期分库分表存储数据。利用NLP算法实现文本数据的自动分析处理,通过自主构建的关键词规则库实现数据分类管理,并通过SQL脚本与程序代码,生成各类统计指标与可礼化图表(借助ECharts实现情感分析、标签分布等数据可视化)。系统配有智能预警和标记机制,支持微信、邮件等方式自动推送预警提醒,帮助用户及时掌控舆情变化。此外,平台具备丰富的定制化报告功能,支持通过拖拉拽轻松配置报告模板,并设定定时任务自动生成输出。进一步引入LLM大语言模型,基于AI分析指标对数据进行识别筛选,如有效性分析、公关处理需求判定与AI主体描述自动生成,有效提高数据质量和使用效率。数据库:SQL Server后端技术栈:Spring Boot、MyBatis Plus、Spring Security、Shiro、RedisActiveMQ、Freemarker、POl、WebSocket、ShardingSphere前端技术栈:Vue2AVue3、Element Ul、NaiveUl、Vue.Draggable.ECharts、PhantomJS、uni-appAI及NLP相关技术:LLM模型、NLP文本分析(分词、情感识别、相似度判定等)消息通知与推送:微信公众号消息推送、邮件通知主要职责:全面对接业务需求,负责系统功能梳理、产品迭代的功能规划、设计与项目落地实施,完成平台Web管理端和客户端的API接口设计与页面开发维护,负责移动端API、自动化服务的构建与维护工作。独立完成NLP领域功能实现与优化、包括文本分词、情感识别、文本相似判定等。独立完成对ShadingSphre源码的二次开发,以适配此项目的分库分表规则,并修SadingSpherei适配SQLSevr分页异常的Bug.独立实现邮箱和微信推送通知服务,实现舆情预警数据及时、高效送达用户。独立完成数据导出Excel或Word独立完成拖拉搜报告模板设计器,以及根据配置模板生成Word文档和定时任务相关工作负责部分定向站点的爬虫编写与维护主导扫码关注公众号的客户获客全流程技术实现,实现用户渠道引流一体化管控,提高客户服务与营销效率,APP部分页面开发和推送对接,以及IOS端的App Store上架操作