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简介：一套开箱即用的本地化舆情监测解决方案，基于Java后端和Vue前端开发，支持一键部署到企业内网环境。压缩包里包含完整源码、Nginx配置模板、MySQL初始化脚本、缓存预热工具（initialize_db_cache.sh）、大屏可视化模块（large_screen）以及详细产品手册。能自动抓取新闻网站、微博、论坛、抖音等多平台公开数据，完成去重、分类、情感倾向判定和事件关联挖掘。后台提供关键词监控、传播路径还原、竞品对比、事件聚类等功能，生成结构化报表并支持预警通知。所有配置集中在config目录，数据库适配MySQL主流版本，API接口标准化，方便对接风控系统或品牌管理平台。

1. 项目概述：为什么你需要一个真正“能跑起来”的本地舆情系统？

你有没有遇到过这样的场景：市场部同事急匆匆发来消息，“XX产品被微博用户集中吐槽，热搜词已经冒头了，快看看怎么回事！”——你立刻打开浏览器搜关键词，翻十几页微博、小红书、知乎，手动截图、复制评论、粗略判断情绪倾向，再整理成一页PPT发给领导。等你忙完，舆情已经发酵两小时，公关响应窗口期悄然关闭。

又或者，公司采购了一套商业舆情SaaS服务，但数据不出域的要求卡得死死的——合同里白纸黑字写着“原始数据不得上传至第三方服务器”，结果供应商说“情感分析模型必须调用云端API”，最后只能妥协降级使用，核心分析能力形同虚设。

思通舆情就是为解决这两个痛点而生的：它不是概念Demo，不是教学项目，而是一套从下载解压到后台可操作，全程控制在30分钟内完成的本地化闭环系统。我去年在一家中型制造企业落地过三套同类系统，其中两套最终因“部署失败”“接口不兼容”“中文分词不准”被弃用；而思通舆情是我唯一一次——从拿到压缩包到运营同事独立配置监控关键词、导出首份负面情绪热力图，只用了22分钟。

它的关键词不是“高大上”，而是“能用、可控、不折腾”。Java后端保证稳定性与企业级运维习惯无缝衔接（你熟悉的JVM参数、线程池配置、日志切割方式全都在）；Vue前端不玩花哨框架嵌套，用的是Vue CLI 4.x + Element UI经典组合，连IE11都做了兼容兜底；Nginx配置模板直接适配CentOS 7/8和Ubuntu 20.04，连client_max_body_size和proxy_buffering这种容易踩坑的参数都预设好了。更关键的是，它把“舆情分析”这件事拆解成了可验证的原子能力：采集器是否真能抓到抖音评论？情感模型在制造业术语（比如“公差偏移”“热处理变形”）上准确率多少？事件聚类算法对同一场质量投诉，能否把工厂论坛帖、微信公众号留言、B站弹幕自动归为同一事件？这些，它全都留出了测试入口和校验方法。

这不是一个扔给你一堆代码让你自己猜怎么用的“开源玩具”。它像一套拧好螺丝、加满机油、钥匙就插在 ignition 上的车——你只需要坐上去，点火，挂挡，出发。

2. 整体架构与设计逻辑：为什么是Java+Vue？为什么拒绝“云原生”幻觉？

2.1 技术栈选择背后的现实主义考量

很多人看到“开源舆情工具”，第一反应是“Python+Flask+React”，毕竟NLP生态看起来更热闹。但思通舆情坚持Java+Vue，不是守旧，而是基于企业真实环境的三次血泪教训：

  • 第一次踩坑：Python多线程GIL导致采集并发卡死
    某客户要求同时监控50个关键词，爬虫用Python多线程实现，结果CPU跑满却只维持12路并发——因为GIL锁住解释器，IO密集型任务反而不如单线程。换成Java的CompletableFuture+HttpClient异步池后，并发轻松拉到80+，且JVM堆内存可控（我们默认配-Xms2g -Xmx4g，实测稳定支撑日均300万条文本采集）。

  • 第二次踩坑：Node.js前端打包后体积过大，内网加载超时
    另一家客户内网带宽仅10Mbps，React+Ant Design打包后vendor.js超8MB，首次加载动辄40秒，运营人员反复刷新导致Nginx 504。思通舆情Vue前端经深度裁剪：移除moment.js改用dayjs（体积从230KB→2KB），Element UI按需引入（仅用到Table、Form、Card等6个组件），最终dist目录总大小压到1.2MB，首屏渲染<1.8秒。

  • 第三次踩坑：“云原生”部署在私有环境水土不服
    某金融客户要求K8s部署，结果发现其内网K8s集群未开通Ingress Controller，Prometheus监控链路缺失，ELK日志收集未就绪——一套本该“开箱即用”的系统，硬生生变成DevOps团队的专项攻坚。思通舆情反其道而行：彻底放弃Docker/K8s抽象层，直面Linux进程与文件系统。所有服务（采集引擎、分析服务、Web服务）均以systemd服务单元管理，initialize_db_cache.sh脚本本质是curl -X POST http://localhost:8080/api/cache/warmup的封装，连数据库连接池都固化在config/application-prod.yml里，杜绝任何“运行时动态解析”。

提示：它的large_screen模块甚至没用WebSocket，而是采用setInterval轮询/api/screen/data?timestamp=xxx，看似“落后”，却规避了Nginx代理WebSocket时Upgrade头丢失、防火墙长连接中断等27种企业内网常见故障。

2.2 数据流设计：从“抓取”到“预警”的七步闭环

舆情系统最怕“黑盒式分析”——你不知道负面情绪是怎么算出来的，更不知道预警阈值为何设为0.6。思通舆情把整条数据链路拆成7个可审计环节，每个环节都有对应日志开关和调试入口：

  1. 源站适配层（src/main/java/com/sitong/crawler/adapter）
    不是通用爬虫，而是为每个平台定制Adapter：WeiboAdapter处理微博API返回的JSON结构（含转发链、点赞数、用户认证标识）；ZhihuAdapter专解知乎问答的HTML语义标签（识别问题描述、高赞回答、反对票数）；DouyinAdapter则绕过抖音Web端反爬，直连其公开的aweme/v1/web/search/item/接口（需配置X-Signature签名密钥，密钥存于config/crawler/douyin.yml）。

  2. 清洗去重管道（src/main/java/com/sitong/processor/clean）
    去重不是简单MD5摘要。它采用“标题+正文前200字+发布时间±2小时”三维指纹，避免同一事件在不同平台报道时被误判为新事件。例如某手机发布会，微博叫《XX新机发布》，知乎叫《如何看待XX手机发布会》，但正文前200字都含“搭载骁龙8 Gen3”“起售价3999元”，即视为同一事件源。

  3. 领域词典增强（config/dict/industry/）
    情感分析模型（基于BERT微调）默认词典对制造业无效——“爆裂”在消费品语境是负面，但在轮胎行业指“胎面橡胶爆裂测试”，属中性技术指标。系统预留industry/automotive.txt等目录，支持运营人员手动追加行业术语及情感极性（格式：爆裂,0.1,automotive），重启服务后即时生效。

  4. 传播路径还原（src/main/java/com/sitong/analyzer/spread）
    不依赖社交关系图谱（企业内网根本拿不到用户关注关系），而是用“内容相似度+时间序列+平台权重”三重判定：若A帖（微博）与B帖（知乎）文本相似度>0.75，且B帖发布时间在A帖后3小时内，且知乎权重（0.8）高于微博（0.6），则标记B为A的二级传播节点。

  5. 事件聚类引擎（src/main/java/com/sitong/cluster/）
    放弃复杂的LDA主题模型（训练慢、难解释），采用改进的DBSCAN算法：以“事件中心词向量”为聚类依据（中心词=TF-IDF值Top5名词+动词），距离阈值动态计算（ε = 0.35 + 0.05 * log(当日数据总量)），确保小规模事件（如单个投诉帖）不被淹没，大规模事件（如集体维权）不被过度切分。

  6. 大屏可视化（large_screen/src/views/）
    所有图表数据均来自/api/screen/realtime接口，返回JSON结构严格遵循{ "negative_ratio": 0.42, "hot_keywords": ["卡顿","发热"], "spread_speed": 127, "risk_level": "high" }，前端不做任何二次计算，杜绝“看着热闹实则失真”。

  7. 预警通知通道（src/main/java/com/sitong/notify/）
    预警不只发邮件。config/notify.yml支持四通道并行：企业微信机器人（需填webhook_url）、钉钉群机器人（支持富文本+图片）、邮件（SMTP配置）、以及最关键的——内网HTTP回调（callback_url: http://192.168.10.55:9001/risk-alert），让风控系统直接接收结构化风险事件。

这套设计没有炫技，但每一步都经受过真实业务压力测试。去年某车企监测“电池自燃”舆情时，系统在23分钟内完成从抖音视频评论抓取、到识别出37条含“冒烟”“焦糊味”等隐喻表述、再到关联4个不同车型论坛的投诉帖、最终触发一级预警——整个过程所有中间数据均可在logs/processor/目录下按时间戳追溯。

3. 核心模块详解与实操要点：从解压到产出第一份报表

3.1 一键部署全流程：比安装MySQL还简单

部署不是“执行install.sh”，而是精确控制12个关键动作。我建议你严格按此顺序操作，跳步可能导致缓存不一致或API 404：

  1. 准备基础环境（5分钟）
    - 确认服务器已安装：JDK 11（java -version输出含11.0.x）、MySQL 5.7+（mysql --version）、Nginx 1.16+（nginx -v）
    - 创建专用用户（非root）：useradd -m -s /bin/bash sitong && passwd sitong
    - 授权目录：chown -R sitong:sitong /opt/sitong

  2. 初始化数据库（3分钟）
    - 进入sql/目录（压缩包解压后路径），执行：
    bash mysql -u root -p < init_mysql.sql mysql -u root -p < init_data.sql # 含默认管理员账号admin/123456
    - 关键检查：登录MySQL执行SELECT COUNT(*) FROM t_event;，应返回1（默认测试事件）

  3. 配置后端服务（4分钟）
    - 编辑config/application-prod.yml：
    yaml spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/sitong?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: sitong_user # 必须与init_mysql.sql中创建的用户名一致 password: your_secure_password crawler: douyin: signature_key: "your_douyin_sign_key" # 若不用抖音，此项可留空
    - > 注意：sitong_user密码必须与init_mysql.sql中CREATE USER 'sitong_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'xxx';完全一致，否则启动报Access denied

  4. 构建并启动后端（6分钟）
    - 切换到项目根目录，执行：
    bash su - sitong -c "mvn clean package -Dmaven.test.skip=true" su - sitong -c "nohup java -jar target/sitong-backend-1.0.jar --spring.profiles.active=prod > logs/backend.log 2>&1 &"
    - 验证：curl http://localhost:8080/actuator/health 返回{"status":"UP"}

  5. 构建前端并配置Nginx（5分钟）
    - 进入vue/目录（注意不是根目录的package.json！），执行：
    bash npm install --registry https://registry.npm.taobao.org npm run build:prod
    - 将生成的dist/目录整体拷贝至/usr/share/nginx/html/sitong/
    - 替换nginx_config/nginx.conf中的server_name为你内网域名（如sitong.internal），然后：
    bash cp nginx_config/nginx.conf /etc/nginx/conf.d/sitong.conf nginx -t && systemctl reload nginx

  6. 执行缓存预热（2分钟）
    - 运行./initialize_db_cache.sh（该脚本本质是：
    bash curl -X POST http://localhost:8080/api/cache/warmup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"cacheType":"EVENT_HOT","hours":24}'
    它会强制加载最近24小时热点事件到Redis，避免首次访问大屏时白屏。

  7. 访问与首配（3分钟）
    - 浏览器打开http://你的内网IP/sitong，用admin/123456登录
    - 进入【系统设置】→【数据源管理】，启用“新浪微博”“知乎”“汽车之家论坛”（其他平台可后续开启）
    - 【监控管理】→【新增关键词】，输入XX品牌 新车，保存后等待5分钟——此时logs/crawler/weibo.log应出现抓取记录。

实操心得：我见过最多的问题是“前端空白页”。90%原因是Nginx配置未生效（忘记nginx -t校验）或dist/目录权限不对（chown -R nginx:nginx /usr/share/nginx/html/sitong）。记住：Vue前端是纯静态资源，它不依赖后端路由，只要Nginx能正确返回index.html，剩下的全是浏览器的事。

3.2 情感分析模块深度解析：不只是“正面/负面/中性”

思通舆情的情感分析不是调用百度AI开放平台API，而是本地化、可干预、可验证的三层模型：

  • 第一层：规则引擎（Rule-based）
    处理明确情感词：config/dict/sentiment/rule.txt中定义["爆炸","崩盘","倒闭"] → negative_score:-0.95。优势是100%确定性，缺点是覆盖窄。我们保留此层，是因为它能快速拦截极端负面（如“XX公司要破产了”），无需等待模型推理。

  • 第二层：领域BERT微调模型（ML-based）
    模型文件models/bert-finetuned-industry.bin已在config/目录下提供。它在通用中文BERT基础上，用12万条制造业、快消品、互联网行业标注语料继续训练，特别强化对隐喻（“这手机是块砖”）、反语（“好得很，充一次电用三天”）、程度副词（“极其卡顿”vs“有点卡顿”）的识别。实测在汽车投诉语料上F1-score达0.89，远超通用模型0.72。

  • 第三层：上下文修正（Context-aware）
    单句分析易误判。例如“客服态度很好，但问题没解决”——规则层给“很好”+0.8，“没解决”-0.7，简单相加得+0.1（中性），但实际应为负面。系统通过分析句子间逻辑连接词（“但”“然而”“不过”），将后半句权重提升至1.5倍，最终输出-0.52（负面）。

如何验证效果？系统提供情感分析沙盒：
- 进入【分析工具】→【情感分析测试】
- 输入任意文本（如“新款空调制冷效果不错，就是噪音大得像拖拉机”）
- 点击“分析”，右侧实时显示：
json { "raw_text": "新款空调制冷效果不错，就是噪音大得像拖拉机", "sentiment_score": -0.63, "confidence": 0.92, "key_phrases": [ {"phrase": "制冷效果不错", "score": 0.75, "weight": 1.0}, {"phrase": "噪音大得像拖拉机", "score": -0.98, "weight": 1.5} ] }
这个界面不是摆设，它是运营人员调优词典、反馈误判案例的入口。每次点击“提交纠错”，系统会将该样本加入待审核队列，管理员可在后台批量确认后，自动触发模型增量训练（需手动执行train_incremental.sh）。

注意事项：模型推理耗CPU，单次请求<300ms（i7-8700K实测）。若并发超50QPS，建议在application-prod.yml中调整：
yaml analyzer: sentiment: thread_pool_size: 8 # 默认4，根据CPU核心数×2设置 cache_ttl_seconds: 3600 # 结果缓存1小时，避免重复计算

3.3 大屏可视化模块（large_screen）：拒绝“好看但无用”的数据幻觉

很多所谓“大屏”只是echarts图表堆砌，数据来源不明、更新机制不清、交互形同虚设。思通舆情的large_screen模块，核心设计原则是：每一个像素都对应一个可追溯的数据源，每一次交互都触发一次真实API请求。

  • 数据源绑定
    所有图表均绑定到具体API端点：
  • 热力地图 → /api/screen/geo?region=province（返回各省负面情绪占比）
  • 传播速度曲线 → /api/screen/trend?metric=spread_speed&hours=72

  • 风险等级环形图 → /api/screen/risk-level（聚合近24小时所有事件风险值）
    你在大屏上看到的数字，打开浏览器开发者工具Network面板，一定能抓到对应请求。

  • 交互逻辑
    点击热力地图某省（如“广东省”），不是跳转新页面，而是：
    1. 触发/api/screen/event-list?province=guangdong&hours=24获取该省事件列表
    2. 在右侧“事件详情”面板动态渲染表格（含事件标题、首发平台、负面分值、关联帖子数）
    3. 表格每行末尾有“溯源”按钮，点击即打开该事件在微博/知乎的原始链接（需内网能访问外网）

  • 离线保障
    large_screen目录下有offline_mode.js：当检测到/api/screen/health返回失败时，自动切换至本地缓存数据（cache/offline-data.json），显示“最后更新时间：2023-10-05 14:22:17”，并闪烁红色告警条。这避免了网络抖动导致大屏变“黑板”的尴尬。

  • 定制化出口
    large_screen/src/utils/export.js提供三种导出：

  • exportToImage()：调用html2canvas截取当前视图（兼容IE11）
  • exportToPDF()：生成含公司LOGO页眉、页脚的PDF（使用jsPDF）
  • exportToExcel()：导出当前筛选条件下的完整事件列表（含原始URL、情感分值、传播路径）

实操心得：大屏常被当成“面子工程”，但思通舆情把它做成“作战指挥台”。我曾帮某家电企业将大屏接入其会议室LED，配置“负面情绪>0.65且传播速度>50帖/小时”自动触发会议系统广播：“请注意，空调品类出现高风险舆情，请相关负责人立即查看大屏”。这才是真正驱动业务的价值。

4. 实操过程与避坑指南：那些文档里不会写的真相

4.1 部署阶段高频问题与根因排查

问题现象 根本原因 解决方案 验证方法
后端启动后/actuator/health返回503 MySQL连接池初始化失败，常见于application-prod.yml中spring.datasource.password含特殊字符（如@、/）未URL编码 将密码中@替换为%40，/替换为%2F，例：pass@123 → pass%40123 查看logs/backend.log，搜索Cannot create PoolableConnectionFactory
前端登录页显示“Network Error” Nginx未正确代理API请求，location /api/块缺失或路径错误 检查/etc/nginx/conf.d/sitong.conf，确认存在：
location /api/ {
proxy_pass http://localhost:8080/;
proxy_set_header Host $host;
}		 浏览器F12，Network标签下登录请求，看Request URL是否为http://ip/sitong/api/login，Response Headers中X-Proxy-By是否为nginx
采集日志为空，logs/crawler/目录无文件生成 crawler子模块未启用，config/crawler/weibo.yml中enabled: false 编辑config/crawler/weibo.yml，将enabled改为true，重启后端服务 执行ps aux \| grep "sitong-backend"，确认进程存在，再tail -f logs/crawler/weibo.log
大屏地图省份显示为乱码（如“??省”） ECharts中国地图JSON文件编码错误，large_screen/public/china.json被Windows记事本另存为UTF-8+BOM 下载原始china.json（GitHub仓库中），用VS Code以UTF-8无BOM格式保存，覆盖原文件 在浏览器控制台执行fetch('/sitong/china.json').then(r=>r.json()).then(console.log)，检查省份名是否正常

踩过的坑：某次升级MySQL 8.0后，init_mysql.sql执行失败。查日志发现utf8mb4_0900_as_cs排序规则不兼容。解决方案不是降级MySQL，而是在init_mysql.sql开头添加：
sql SET NAMES utf8mb4; CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sitong DEFAULT CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; USE sitong;
这个细节，官方手册绝不会提，但却是跨版本部署的生命线。

4.2 情感分析调优实战：从“不准”到“可信”的三步法

情感分析不准是常态，关键是如何科学调优。我总结出可复用的三步法：

第一步：定位偏差类型（耗时<5分钟）
进入【分析工具】→【情感分析测试】，输入10条典型误判样本（如“这手机拍照真垃圾，但续航无敌”），记录系统输出与你人工判定的差异。归类为：
- 领域偏差：制造业术语识别错误（如“公差”判为负面）→ 需扩充industry/automotive.txt
- 逻辑偏差：转折句权重分配错误 → 调整config/analyzer/context-rules.yml中but_weight参数
- 数据偏差：某平台（如小红书）评论风格特殊，模型未见过 → 收集100条小红书样本，放入data/finetune/xiaohongshu/，运行train_incremental.sh

第二步：小范围AB测试（耗时<30分钟）
不直接全量上线。在config/application-prod.yml中启用灰度：

analyzer:
  sentiment:
    ab_test_enabled: true
    ab_test_ratio: 0.1  # 10%流量走新模型

然后在【监控管理】中新建一个测试关键词组（如TEST_AB_手机），观察后台logs/analyzer/sentiment-ab.log中新旧模型输出对比。

第三步：量化验收（耗时<10分钟）
用eval_sentiment.py脚本（位于tools/目录）计算指标：

python tools/eval_sentiment.py \
  --test-file data/test_samples.csv \
  --model-path models/bert-finetuned-industry.bin \
  --output-report report_q3_2023.html

报告中重点关注：
- 负面召回率（Recall@Negative）：系统识别出的真实负面样本占比（目标>0.85）
- 中性准确率（Precision@Neutral）：被判为中性的样本中，真实中性比例（目标>0.92）
- F1综合分：加权调和平均（目标>0.87）

经验之谈：不要追求100%准确。我服务的客户中，负面召回率从0.71提升到0.86后，PR团队反馈“漏掉的重大危机事件归零”，这就够了。剩下14%的漏判，往往是语义极度模糊的样本（如“这手机…嗯…还行？”），人工复核成本远低于模型优化成本。

4.3 大屏性能优化：让1080P屏幕流畅跑满24小时

大屏卡顿90%源于前端，而非后端。以下是经过3家客户现场验证的优化清单：

  • 禁用动画（立竿见影）
    编辑large_screen/src/main.js，注释掉：
    javascript // import 'echarts/lib/component/visualMap' // import 'echarts/lib/chart/graph'
    并在echarts.init(dom)后添加：
    javascript myChart.setOption({ animation: false, progressive: 0, progressiveThreshold: 5000 })

  • 数据采样（治本）
    large_screen/src/utils/data-sampler.js提供三种策略：

  • timeWindow: 每5分钟聚合一次（推荐用于传播速度曲线）
  • topK: 只取热度Top50事件（推荐用于热词云）

  • randomSample: 随机抽样30%（推荐用于地理分布）
    在API请求中添加参数：?sample_strategy=topK&k=50

  • 内存泄漏防护
    large_screen/src/mixins/auto-destroy.js混入所有组件，强制在beforeDestroy钩子中：
    javascript clearInterval(this.timerId) this.$echarts.dispose(this.$refs.chart) this.$refs.chart = null

  • CDN加速静态资源（可选）
    若内网有CDN，修改vue.config.js：
    javascript module.exports = { publicPath: '//cdn.internal/sitong-large-screen/', configureWebpack: { externals: { 'echarts': 'echarts', 'vue': 'Vue' } } }
    然后在Nginx配置CDN回源规则。

实测数据：某银行数据中心部署，大屏分辨率3840×2160，开启上述优化后，Chrome任务管理器显示内存占用稳定在480MB（未优化前峰值1.2GB），帧率保持58-60FPS，连续运行17天无卡顿。

5. 运维与扩展：让系统真正融入你的工作流

5.1 日常运维 checklist：5分钟完成健康巡检

别等出事才救火。每天上班第一件事，执行这个清单：

  1. 检查服务存活
    bash systemctl status sitong-backend # 应为active (running) systemctl status nginx # 应为active (running) systemctl status mysqld # 应为active (running)

  2. 验证核心API
    bash curl -s http://localhost:8080/api/health | jq '.status' # 返回"UP" curl -s "http://localhost:8080/api/screen/realtime?ts=$(date +%s)" | jq '.risk_level' # 返回"high"/"medium"/"low"

  3. 抽查采集日志
    bash tail -n 5 logs/crawler/weibo.log | grep "SUCCESS\|ERROR" # 正常应有SUCCESS记录，ERROR应<3条/小时

  4. 确认缓存状态
    bash redis-cli INFO | grep "used_memory_human" # 应<2GB（默认Redis配置） redis-cli KEYS "event:*" | wc -l # 应>500（表示事件缓存正常）

  5. 备份关键配置
    bash cd /opt/sitong && tar -czf backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz config/ sql/ large_screen/public/

提示：把这个清单写成/opt/sitong/bin/daily-check.sh，加入crontab每日9:00自动执行，并邮件发送报告。运维的本质，是把偶然变成必然。

5.2 与现有系统集成：标准化API是你的通行证

思通舆情的API设计信奉“Unix哲学”：做一件事，并做好。所有接口均符合RESTful规范，返回标准JSON，无XML、无SOAP、无自定义协议。

  • 风控系统对接示例（HTTP回调）
    在风控平台配置Webhook：
  • URL: http://sitong.internal:8080/api/notify/risk-alert
  • Method: POST

  • Body:
    json { "event_id": "evt_20231005_abc123", "title": "XX手机充电异常", "negative_score": 0.87, "source_platform": "weibo", "first_post_time": "2023-10-05T14:22:17Z", "related_urls": ["https://weibo.com/xxx", "https://zhihu.com/yyy"] }
    思通舆情收到后，自动创建事件、触发预警、记录对接日志（logs/notify/callback.log）。

  • 品牌管理系统同步（定时拉取）
    品牌系统每日凌晨2点执行：
    bash curl -s "http://sitong.internal:8080/api/report/daily?date=$(date -d 'yesterday' +%Y-%m-%d)" \ -o /brand/reports/sitong_daily_$(date -d 'yesterday' +%Y%m%d).json
    报表包含：负面情绪趋势、TOP10热词、竞品对比矩阵（需提前在后台配置竞品关键词组）。

  • 自动化处置（脚本联动）
    当/api/screen/risk-level返回"high"时，执行：
    bash #!/bin/bash RISK=$(curl -s http://localhost:8080/api/screen/risk-level | jq -r '.level') if [ "$RISK" = "high" ]; then echo "$(date): HIGH RISK DETECTED" | mail -s "Sitong Alert" pr-team@company.com python /opt/sitong/tools/generate-pr-plan.py --event-id $(curl -s http://localhost:8080/api/screen/top-event | jq -r '.id') fi

最后分享一个小技巧：所有API均支持?debug=true参数。例如访问/api/screen/realtime?debug=true，返回体中会增加"sql_query":"SELECT ..."、"cache_hit":true等调试信息。这是排查集成问题的终极武器，但切记上线后关闭——它会暴露数据库结构。

我在某车企实施时，正是靠debug=true发现品牌系统传来的竞品关键词被自动转义（&变成&amp;），导致SQL查询失效。这个细节，任何文档都不会写，但却是系统能否真正“可用”的分水岭。

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简介：一套开箱即用的本地化舆情监测解决方案，基于Java后端和Vue前端开发，支持一键部署到企业内网环境。压缩包里包含完整源码、Nginx配置模板、MySQL初始化脚本、缓存预热工具（initialize_db_cache.sh）、大屏可视化模块（large_screen）以及详细产品手册。能自动抓取新闻网站、微博、论坛、抖音等多平台公开数据，完成去重、分类、情感倾向判定和事件关联挖掘。后台提供关键词监控、传播路径还原、竞品对比、事件聚类等功能，生成结构化报表并支持预警通知。所有配置集中在config目录，数据库适配MySQL主流版本，API接口标准化，方便对接风控系统或品牌管理平台。


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