舆情监测系统如何根据相似性来分析舆情热度

    舆情热度是非常值得关注的一点，借此可以评价某一舆情事件的影响力，并借此来判断对与此次舆情事件的应对方式。因此，舆情事件的热度往往也是舆情监测系统中不可或缺的一个重要参考价值，那么舆情热度在舆情监测系统中又是怎么判断的呢？

    首先最简单的一点，就是内容的相似性。相似度高的内容多次出现、出现在多个平台上时，通常会认为这个内容比较有热度，因为相似性内容出现的越多，说明转发的也越多，同时转发信息中提到的也就越多，某一个时间段内相似内容的数量即代表了这段时间内的热度。

    其次是提取关键词出现的频率。在同一批数据中，关键词出现的频率越高，也说明热度越高。同时关键词的判定方式也有助于获得具体事件内容，从而大幅度提高热度的精准性。

    再有就是关键词的相关性。将高频出现的关键词提取出来之后，就可以形成关键词云图，这样重点、非重点以及相关性都能够一目了然。

    最后则是访问数据，很多内容平台的访问数据都是公开的，这也为获取访问数据提供了可能，通常情况下访问数据越多的热度同样也越高。需要注意的是，很多传统的内容平台并没有数据显示，所以导致单一热度并不容易掌握。

    总结一点，就是信息的传播面越广、内容传播幅度越大、触达的用户越多，那么舆情的信息热度就越高。

    不过还有一种例外的情况，那就是在某一区域内传播面非常广，这类区域性的热度怎么去评判呢？

    通常的做法就是按照时间段进行对比，比如今天和昨天，这个月和上个月，这个季度和上个季度，以此来观察是否有信息增量。一般情况下，一个区域或一个事件的信息发生速度是比较平缓的，趋于一条直线，当出现肉眼可见的峰值时，那么就可以借此来判断出某一事件的热度，毕竟在区域内发生的舆情事件一般是比较少见的。