本申请实施例公开了一种基于汽车行业的舆情数据显示方法及装置，应用于终端设备，响应于用户选择的至少包括车辆信号和车辆具体结构的车辆信息，根据该车辆信息确定与车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址，获取目标网址包括的舆情数据，而后将舆情数据输入情感分析模型，得到舆情数据的情感类别，即情感分析模型输出的是经过情感分析的舆情数据的情感类别，为技术人员提供了经过数据分析的舆情数据，并且舆情数据以及舆情数据对应的情感类别都显示在终端设备上，即经过数据分析的舆情数据可以直观的显示给技术人员，为技术人员提供优化产品的技术指导方向，满足用户需求。用户需求。用户需求。
【技术实现步骤摘要】
一种基于汽车行业的舆情数据显示方法及装置
[0001]本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种基于汽车行业的舆情数据显示方法及装置。
技术介绍
[0002]随着汽车行业的快速发展，汽车产品也越来越多。用户对于每个汽车产品的评价对于汽车行业内的汽车企业来说，是一个十分重要的舆情数据。汽车企业可以从用户对于汽车产品的评价中得到有关汽车目前存在的一些问题，之后可以对存在问题的部位进行改进，以进一步提升汽车产品质量，增加汽车产品竞争力。
[0003]因此，如何在互联网中获取有效的汽车舆情数据，以便后续指导技术人员做出改进，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术中如何在互联网中获取有效的汽车舆情数据的技术问题，本申请实施例提供一种基于汽车行业的舆情数据显示方法，能够获得经过情感分析的舆情数据并且在终端设备上对技术人员做出直观的显示。
[0005]本申请实施例提供一种基于汽车行业的舆情数据显示方法，应用于终端设备，所述方法包括：
[0006]响应于用户选择的车辆信息，所述车辆信息至少包括车辆型号和车辆具体结构；
[0007]根据所述车辆信息确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址；
[0008]获取所述目标网址包括的所述舆情数据；
[0009]将所述舆情数据输入情感分析模型，得到所述舆情数据的情感类别；所述情感分析模型是利用训练数据与训练数据对应的情感类别训练得到的；
[0010]显示所述舆情数据以及舆情数据对应的情感类别。
[0011]可选地，所述根据所述车辆信息确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址包括：
[0012]根据所述车辆信息，利用聚焦网络爬虫程序以及最佳优先策略模型，确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址。
[0013]可选地，所述获取所述目标网址包括的所述舆情数据包括：
[0014]向所述目标网址发送所述舆情数据的读取请求；
[0015]根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，获取所述舆情数据。
[0016]可选地，所述根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，获取所述舆情数据包括：
[0017]根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，调整所述读取请求的请求参数，以便调整请求参数后的读取请求通过所述目标网址的验证；
[0018]向所述目标网址发送所述请求参数后的读取请求；
[0019]从所述目标网址获取所述舆情数据。
[0020]可选地，在将所述舆情数据输入情感分析模型之前，所述方法还包括：
[0021]删除不属于车辆品牌范围和车辆话题范围的舆情数据。
[0022]可选地，所述车辆话题范围至少包括：
[0023]车辆具体结构话题、车辆运营宣传话题和车辆服务话题。
[0024]可选地，所述情感分析模型为支持向量机模型、朴素贝叶斯模型或随机森林分类模型。
[0025]本申请实施例还提供一种基于汽车行业的舆情数据显示装置，所述装置包括：
[0026]选择单元，用于响应于用户选择的车辆信息，所述车辆信息至少包括车辆型号和车辆具体结构；
[0027]确定单元，用于根据所述车辆信息确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址；
[0028]获取单元，用于获取所述目标网址包括的所述舆情数据；
[0029]输入单元，用于将所述舆情数据输入情感分析模型，得到所述舆情数据的情感类别；所述情感分析模型是利用训练数据与训练数据对应的情感类别训练得到的；
[0030]显示单元，用于显示所述舆情数据以及舆情数据对应的情感类别。
[0031]可选地，所述确定单元，具体用于：
[0032]根据所述车辆信息，利用聚焦网络爬虫程序以及最佳优先策略模型，确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址。
[0033]可选地，所述获取单元，具体用于：
[0034]向所述目标网址发送所述舆情数据的读取请求；
[0035]根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，获取所述舆情数据。
[0036]本申请实施例提供一种基于汽车行业的舆情数据显示方法，应用于终端设备，响应于用户选择的至少包括车辆信号和车辆具体结构的车辆信息，根据该车辆信息确定与车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址，获取目标网址包括的舆情数据，而后将舆情数据输入情感分析模型，得到舆情数据的情感类别，即情感分析模型输出的是经过情感分析的舆情数据的情感类别，为技术人员提供了经过数据分析的舆情数据，并且舆情数据以及舆情数据对应的情感类别都显示在终端设备上，即经过数据分析的舆情数据可以直观的显示给技术人员，为技术人员提供优化产品的技术指导方向，满足用户需求。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0038]图1为本申请实施例提供的一种基于汽车行业的舆情数据显示方法的流程图；
[0039]图2为本申请实施例提供的一种基于汽车行业的舆情数据显示装置的结构框图。
具体实施方式
[0040]为了使本领域技术人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0041]用户对于每个汽车产品的评价对于汽车行业内的汽车企业来说，是一个十分重要的舆情数据。汽车企业可以从用户对于汽车产品的评价中得到有关汽车目前存在的一些问题，之后可以对存在问题的部位进行改进，以进一步提升汽车产品质量，增加汽车产品竞争力。
[0042]若从海量的互联网数据中寻找汽车的舆情数据，非常困难，并且即使搜寻到大量的相关数据，也没有进行分析和集中展示，数据内容不直观。因此，如何在互联网中获取有效的汽车舆情数据，并且清晰直观的进行显示，以便后续指导技术人员做出改进，是一个亟待解决的问题。
[0043]基于此，本申请实施例提供一种基于汽车行业的舆情数据显示方法，应用于终端设备，响应于用户选择的至少包括车辆信号和车辆具体结构的车辆信息，根据该车辆信息确定与车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址，获取目标网址包括的舆情数据，而后将舆情数据输入情感分析模型，得到舆情数据的情感类别，即情感分析模型输出的是经过情感分析的舆情数据的情感类别，为技术人员提供了经过数据分析的舆情数据，并且舆情数据以及舆情数据对应的情感类别都显示在终端设备上，即经过本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于汽车行业的舆情数据显示方法，其特征在于，应用于终端设备，所述方法包括：响应于用户选择的车辆信息，所述车辆信息至少包括车辆型号和车辆具体结构；根据所述车辆信息确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址；获取所述目标网址包括的所述舆情数据；将所述舆情数据输入情感分析模型，得到所述舆情数据的情感类别；所述情感分析模型是利用训练数据与训练数据对应的情感类别训练得到的；显示所述舆情数据以及舆情数据对应的情感类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址包括：根据所述车辆信息，利用聚焦网络爬虫程序以及最佳优先策略模型，确定与所述车辆信息相关度大于预设阈值的舆情数据所属的目标网址。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标网址包括的所述舆情数据包括：向所述目标网址发送所述舆情数据的读取请求；根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，获取所述舆情数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，获取所述舆情数据包括：根据所述目标网址对所述读取请求的反馈结果，调整所述读取请求的请求参数，以便调整请求参数后的读取请求通过所述目标网址的验证；向所述目标网址发送所述请求参数后的读取请求；从所述目标网址获取所述舆情数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述舆...
【专利技术属性】
技术研发人员：初菲，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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