PHP의 Elasticsearch를 기반으로 한 여론 모니터링 및 분석
소셜 미디어의 부상과 인터넷의 대중화로 인해 여론 모니터링 및 분석은 기업과 정부의 중요한 업무 중 하나가 되었습니다. 여론 모니터링 및 분석은 특정 주제나 사건에 대한 대중의 견해, 감정, 태도를 실시간으로 수집하고 분석하여 그에 따른 결정과 대응 조치를 취하는 것을 목표로 합니다. Elasticsearch는 대규모 여론 모니터링 및 분석 작업에 이상적인 도구로, 대량의 데이터를 실시간으로 검색, 분석, 시각화할 수 있으며 높은 확장성과 유연성을 갖추고 있습니다.
이 글에서는 여론 모니터링 및 분석을 위해 PHP와 Elasticsearch를 사용하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
먼저 Elasticsearch를 설치해야 합니다. Elasticsearch 공식 웹사이트에서 최신 버전을 다운로드하고 공식 문서에 따라 설치 및 구성할 수 있습니다. 설치가 완료되면 Elasticsearch 서비스를 시작합니다.
다음으로 Elasticsearch와 상호작용하려면 PHP의 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리를 사용해야 합니다. Composer를 사용하여 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 프로젝트의 루트 디렉터리에 작곡가.json 파일을 만들고 그 안에 다음 콘텐츠를 추가합니다.
{ "require": { "elasticsearch/elasticsearch": "^7.0" } }
그런 다음 명령줄에서 composer install
를 실행하여 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
이제 우리는 여론을 모니터링하고 분석하는 PHP 코드를 작성할 수 있습니다. 먼저 Elasticsearch 서버에 연결해야 합니다.
require 'vendor/autoload.php'; $client = ElasticsearchClientBuilder::create() ->setHosts(['localhost:9200']) ->build();
위 코드는 Elasticsearch 클라이언트 개체를 생성하고 로컬 Elasticsearch 서버에 연결합니다.
다음으로 Elasticsearch의 쿼리 API를 사용하여 데이터를 검색하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드를 사용하면 특정 키워드가 포함된 여론 데이터를 검색하고, 여론 수와 감정 경향을 계산할 수 있습니다.
$params = [ 'index' => '舆情数据索引名', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'content' => '关键字' ] ], 'aggs' => [ 'sentiment' => [ 'terms' => [ 'field' => 'sentiment' ] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); $total = $response['hits']['total']['value']; $sentiments = []; foreach ($response['aggregations']['sentiment']['buckets'] as $bucket) { $sentiments[$bucket['key']] = $bucket['doc_count']; } echo "舆情数量:$total "; echo "情感分布: "; foreach ($sentiments as $sentiment => $count) { echo "$sentiment: $count "; }
위 코드는 지정된 키워드를 기준으로 여론 데이터를 검색하고, 그 수를 집계합니다. 검색결과를 분석하여 최종적으로 여론수와 감정분포를 출력합니다.
Elasticsearch는 데이터 검색 및 분석 외에도 고급 데이터 시각화 및 모델링을 지원합니다. 예를 들어, Elasticsearch의 집계 기능을 사용하여 여론 데이터의 시간 추세와 핫스팟 분포를 분석하고 표시할 수 있습니다.
요약하자면, 이 글에서는 여론 모니터링 및 분석을 위해 PHP와 Elasticsearch를 사용하는 방법을 소개하고, 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. Elasticsearch의 실시간 검색, 분석, 시각화 기능을 적절히 활용함으로써 우리는 대중의 의견, 감정, 태도를 더 잘 이해하고 이에 대응할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 의사결정과 관리가 가능해집니다. 실제 적용에서는 필요와 실제 조건에 따라 더 많은 기능 확장과 최적화를 수행할 수 있습니다.
위 내용은 PHP의 Elasticsearch를 기반으로 한 여론 모니터링 및 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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