舆情分析大数据平台系统通常采用以下几种架构：
1. 分布式计算架构：这种架构将数据存储和处理任务分布在多个服务器上，以提高系统的处理能力和扩展性。分布式计算架构可以采用Hadoop、Spark等分布式计算框架来实现。
2. 微服务架构：这种架构将整个系统拆分成多个独立的微服务，每个微服务负责一个特定的功能模块。这样可以提高系统的可维护性和可扩展性，同时也便于各个微服务之间的通信和协作。
3. 云计算架构：这种架构将系统部署在云平台上，利用云计算的弹性伸缩、高可用性和可扩展性等特点，实现系统的快速部署和运维。
4. 大数据处理架构：这种架构采用大数据处理技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行实时分析和处理。这种架构适用于需要对大量数据进行实时监控和分析的场景。
5. 人工智能与机器学习架构：这种架构结合了人工智能和机器学习技术，通过对用户行为、情感等非结构化数据的分析和学习，实现对舆情的智能分析和预测。这种架构适用于需要对舆情进行深度挖掘和分析的场景。
6. 可视化与交互架构：这种架构将舆情分析的结果以图表、地图等形式展示给用户，方便用户直观地了解舆情动态和趋势。同时，这种架构还支持用户自定义视图和报表，满足不同用户的需求。
7. 安全与隐私保护架构：这种架构注重对用户数据的安全和隐私保护，采用加密、访问控制等技术手段，确保用户数据的安全性和隐私性。
总之，舆情分析大数据平台系统采用多种架构，以满足不同场景下的需求。在实际项目中，可以根据具体需求选择合适的架构进行设计和实施。
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