传统人工舆情监测存在覆盖窄、预警慢、溯源难、数据分散的痛点,无法适配政务、金融、文旅等行业的全域舆论管控需求,因此立项打造一体化智能舆情平台,替代低效的零散工具 + 人工巡检模式。
系统包含全网舆情监测、智能分级预警、多维度分析报告、全链路事件追踪四大核心模块,覆盖数据采集、风险预警、分析复盘全流程,支持多渠道信息抓取、智能情感分类、负面实时推送、自动报表生成与传播溯源。
本人任业务技术负责人,主导整体架构设计与落地。基于 Java 开发后端核心业务,搭建 Hadoop+HBase 大数据集群,通过 Kafka 做高并发消息削峰,搭配 Redis 缓存热点数据、MySQL 存储结构化数据、Elasticsearch 实现全文检索;对接 Vue 前端联调,集成 NLP 与神经网络模型完成情感研判,统筹性能优化与故障排查。
项目采用前后端分离 + 分布式架构,可支撑高并发数据接入与亿级数据横向扩容,优化后的 NLP 模型显著提升舆情识别准确率,结合 ES 实现毫秒级检索。通过多层数据清洗与流量管控机制,解决了多源异构数据去重、高并发场景下消息积压的核心难点。
独立开发基于 WebSocket 长连接的直播实时采集工具,
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传统大数据平台(HDFS)原生不擅长存储海量小文件,大量小文
我担任AI工程师与Agent架构师。端侧基于LiteRT-L
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