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作者：笔触狂放9 | 2024-03-12 06:47:55

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基于spark的微博热搜实时分析可视化系统

北京邮电大学世纪学院

毕业设计（论文）开题报告

题目基于深度学习的微博舆情分析及预测系统

学生姓名学号

专业名称年级 2020级

指导教师邓玉洁职称副教授

所在系（院）计算机科学与技术

2023 年 12 月 11 日

说明

1、根据北京邮电大学世纪学院《毕业设计(论文)工作管理规定》，学生必须撰写《毕业设计（论文）开题报告》，由指导教师签署意见、各教学单位审查，毕业设计（论文）领导小组负责人批准后实施。

2、开题报告是毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。学生应当在毕业设计（论文）工作前期内完成，开题报告不合格者不得参加答辩。

3、毕业设计开题报告各项内容要实事求是，逐条认真填写。其中的文字表达要明确、严谨，语言通顺，外来语要同时用原文和中文表达。第一次出现缩写词，须注出全称。

4、本报告中，由学生本人撰写的对课题和研究工作的分析及描述，应不少于3000字，没有经过整理归纳，缺乏个人见解，拼凑而成的开题报告按不合格论。

5、开题报告检查原则上在第3周内完成，各教学单位完成毕业设计开题检查后，应写一份开题情况总结报

论文题目	基于深度学习的微博舆情分析及预测系统
题目来源	自拟题目	题目类别	软件工程	指导教师	邓玉洁
一、研究的现状、意义（包括选题背景、意义、国内外研究现状等） 1.1 课题的背景与目的、意义课题的背景随着互联网的快速发展，社交媒体平台如微博等逐渐成为人们表达观点、分享信息、交流互动的主要渠道[1]。每天有大量的用户生成内容（UGC）被发布到微博上，这其中蕴含了丰富的信息和社会动态。如何有效地对这些数据进行处理和分析，提取出有价值的信息和趋势预测，成为了一个重要的问题[2]。传统的微博舆情分析方法往往基于人工统计和简单的文本分析，难以处理大规模、复杂的数据，也无法实现精准的趋势预测。近年来，深度学习技术在自然语言处理（NLP）、图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果，为处理微博这种富含文本信息的数据提供了新的解决方案[3]。目的、意义理论意义：本研究将深化对社交媒体数据特性的理解，丰富和发展数据挖掘和文本分析的理论和方法。同时，通过深度学习技术对微博数据的处理和分析，可以进一步挖掘用户行为模式、观点倾向、话题热点等，为社交媒体研究提供新的视角和工具[4]。实践意义：对于企业和政府机构来说，通过本系统的分析和预测，可以更好地了解公众的意见和态度，及时发现和引导舆情，优化产品和服务。同时，对于学术研究来说，本系统可以提供大量的实证数据和分析结果，推动社会科学和信息科学的发展。 1.2国内外研究现状在国外，Twitter作为最大的社交媒体平台之一，吸引了众多研究者的关注。一些研究者利用深度学习技术对Twitter数据进行情感分析、主题分类、趋势预测等。例如，Kouloumpis等人（2011）利用LSTM（长短时记忆）模型对Twitter数据进行情感分析，并取得了较好的效果[5]。另外，一些研究者还利用深度学习技术对Twitter数据进行主题分类，例如使用RNN（循环神经网络）模型对Twitter数据进行短文本分类（Wang et al., 2017）。此外，还有研究者利用深度学习技术对Twitter数据进行趋势预测，例如使用LSTM模型对Twitter数据进行时间序列分析，预测未来的趋势变化[6]。在国内，微博作为最大的中文社交媒体平台之一，也吸引了众多研究者的关注。一些研究者利用深度学习技术对微博数据进行情感分析、主题分类、用户行为预测等[7]。例如，张等人（2019）利用深度学习技术对微博数据进行情感分析，并取得了较好的效果。另外，一些研究者还利用深度学习技术对微博数据进行主题分类，例如使用CNN（卷积神经网络）模型对微博数据进行短文本分类（Liu et al., 2019）。此外，还有研究者利用深度学习技术对微博数据进行用户行为预测，例如使用RNN模型对微博数据进行用户行为建模，预测用户的下一步行为（Zhang et al., 2020）。这些研究为《基于深度学习的微博舆情分析及预测系统》提供了重要的理论和实践依据。通过对这些研究的总结和分析，可以发现深度学习技术在微博舆情分析中的应用已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题需要进一步研究和探索。例如，如何提高模型的泛化能力、如何处理大规模数据等。
二、研究(或开发)的主要问题、重点和难点 2.1主要问题(或研究内容) （一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成; （五）统计指标使用sqoop导入mysql数据库；（六）使用Flask+echarts进行可视化大屏开发；（七）使用机器学习、深度学习的算法进行个性化微博推荐；（八）使用卷积神经网络KNN、CNN实现热搜话题流量预测；（九）搭建springboot+vue.js前后端分离web系统进行个性化推荐界面、话题流量预测界面、知识图谱等实现； 2.2 课题重点离线数据仓库分层分表；新浪微博数据采集；前后端分离web架构搭建；大数据技术应用；预测算法、推荐算法集成； 2.3 课题难点预测算法调优参数，优化预测结果；推荐算法提高推荐精准度，改良算法公式；对新浪微博进行企业级分布式爬虫大规模采集约50-100万条数据； Spark、Hive计算数据倾斜、计算缓慢优化等问题； 2.4 特色或创新点离线计算+实时计算均同步实现去完成指标分析； LSTM情感分析模型对微博舆情分析； SVD混合神经网络、MLP模型、协同过滤算法等对微博进行个性化推荐；卷积神经网络对微博流量进行预测； Python爬虫采集海量数据；企业级大数据分布式开发环境；
研究方法和步骤、预期结果 3.1研究方法与开发环境开发环境：jdk1.8、vmvare、idea、pycharm、python3、maven、navicat、mysql等研究方法：文献综述和研究背景分析：收集相关文献和资料，了解微博舆情分析系统的研究现状和发展趋势。方法和系统设计：确定研究方法和系统设计方案，包括Python爬虫采集微博数据、用户行为分析、推荐算法设计和系统架构等。系统实现和测试：搭建Hadoop+Spark的大数据虚拟机环境，编写代码实现微博推荐系统、预测系统、舆情分析、大数据可视化分析，并进行系统测试和性能优化。论文撰写和整理：撰写论文初稿，整理研究成果，包括实验结果和分析、讨论等。论文修改和完善：对论文进行修改和完善，包括文字润色、格式调整、审稿意见回应等。 3.2技术方案前端开发：vue.js、echarts 后端开发：springboot、flask 大数据虚拟机：centos7、hive、hadoop、spark、azkaban 数据库：mysql 机器学习/深度学习：SVD混合神经网络、MLP模型、协同过滤算法、LSTM情感分析模型 Python爬虫:selenium模块 3.3预期结果 Linux虚拟机环境一台含hadoop、spark、hive等大数据组件。 Hive离线数据仓库操作脚本 Spark实时计算代码 Springboot+vue.js开发的web推荐系统、预测系统、Flask可视化系统代码 Mysql数据库脚本
四、实验条件与可行性分析 4.1 实验条件硬件条件：win10笔记本电脑配置有16G内存、256G固态硬盘(用于存储、计算、开发)。软件条件：Python、JDK1.8、MySQL、Vmvare、Maven等。数据条件：实验环境中需要具备新浪微博相关数据资源，包括文章、评论、热搜等数据。这些数据可以通过Python爬虫提供或通过搜狗公开实验室数据集获取。开发工具：IDEA、Pycharm、Navicat、VSCode等。知识储备：黑马大数据系列课程、csdn网站、github等。 4.2 人员条件数据分析师：数据分析师是该系统的核心人员之一，需要具备扎实的统计学和数据分析技能，能够使用编程语言和数据分析工具对微博数据进行处理、分析和挖掘。此外，还需要具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与其他相关人员合作完成项目[8]。深度学习工程师：深度学习工程师是该系统的核心人员之一，需要具备深厚的深度学习理论和实践经验，能够设计和实现高效的深度学习模型和算法。此外，还需要具备良好的编程能力和计算机视觉、自然语言处理等相关领域的知识，能够处理和分析微博数据。产品经理：产品经理是该系统的核心人员之一，需要负责产品的需求分析、设计、开发和推广。需要具备敏锐的市场洞察力和创新思维，能够深入了解用户需求和市场趋势，提出有价值的想法和方案[9]。此外，还需要具备良好的沟通和协调能力，能够与开发团队、数据分析师等人员合作完成项目。前端工程师：前端工程师是该系统的核心人员之一，需要负责系统的界面设计和开发。需要具备扎实的Web前端开发技能，能够使用各种前端框架和工具进行开发。此外，还需要具备良好的用户体验和设计能力，能够根据用户需求和反馈进行优化和改进。后端工程师：后端工程师是该系统的核心人员之一，需要负责系统的后端开发和部署。需要具备扎实的后端开发技能，能够使用各种编程语言和框架进行开发。此外，还需要具备良好的数据库设计和优化能力，能够处理大规模的微博数据。 4.3 可行性分析经济可行性：该系统的经济可行性主要取决于其能否为企业或个人带来实际的经济效益。如果该系统能够准确分析微博数据，预测市场趋势，提高企业的营销效果，那么它就能够为企业带来经济效益。此外，如果该系统能够通过提供定制化的数据分析服务来收费，那么它也具有经济可行性。技术可行性：该系统的技术可行性主要取决于其是否具备成熟的技术支持和实现能力。首先，该系统需要使用深度学习技术对微博数据进行处理和分析，因此需要具备相应的技术实力和算法支持。其次，该系统需要能够处理大规模的微博数据，因此需要具备高效的数据处理和存储能力。最后，该系统需要能够提供可视化、交互式的界面，以便用户能够方便地使用和操作。法律可行性：该系统的法律可行性主要取决于其是否符合相关的法律法规和道德规范。首先，该系统需要遵守相关的隐私政策和数据保护法规，确保用户数据的合法性和安全性。其次，该系统需要遵守相关的知识产权法律法规，不得侵犯他人的知识产权。最后，该系统需要遵守相关的反不正当竞争法规，不得利用数据分析进行不正当竞争。
五、时间进度安排 2023.09.01—2023.09.28: 收集检索微博舆情分析、预测算法相关知识和资料，进行需求分析、学习研究技能； 2023.10.07—2023.10.31：完成开题报告，进行开题答辩； 2024.11.01—2024.02.09：分析系统应完成的功能，完成概要设计； 2024.02.19—2024.03.20：初步完成系统分析与设计；系统开发，测试。 2024.03.21—2024.04.15：资料整合、论文定稿，准备迎接学术不端检测， 2024.04.16—2024.04.30：撰写 PPT，准备参加答辩； 7、2024.05.01—2024.05.10：完成毕业答辩，提交所有毕业论文的数据源、图表、论文；
附：主要参考资料 [1] 孟庆昊,沈妍,李青君,苏波.基于爬虫技术的医疗行业舆情监控系统的设计与实现[J].科技创新与应用,2022,第12卷,第8期 [2] 王琼.微博热门事件情感分析系统设计与实现[D].中国科学院大学,2021 [3] 崔冰燕.面向汽车之家用户画像平台情感分析子系统的设计与实现[D].中国科学院大学(中国科学院大学人工智能学院),2022 [4] 崔倩倩.基于情感分析的微博热门话题研究——以‘新冠肺炎’为例[D].天津商业大学,20202 [5] 普晟昱.中文新词发现算法改进及其在微博舆情分析中的应用[D].南京信息工程大学,2021 [6] 凌鑫元.基于在线社会网络的用户情感分析研究与实现[D].南京邮电大学,20202 [7] 张莹.基于事件检测的微博社交网络社区识别方法研究[D].哈尔滨理工大学,2022 [8] 李春婕.网络媒体舆情检测与分析系统设计与实现[D].内蒙古大学,2022 [9] 苏天.基于NLP的水利舆情系统设计与实现[D].河北工程大学,2022 [10] 张佳佳,章宜玉.基于数据挖掘的图书推荐系统的分析与设计[J].信息记录材料,2022,第23卷,第9期 [11] 张梦迪.基于Elasticsearch的国内出境游舆情检索及分析研究[D].华东师范大学,2022 [12] 吕倩.面向新型高铁的前沿动态大数据分析系统的设计与实现[D].北京交通大学,2022 [13] 董积有.高校网络舆情信息监测系统的优化与实现[D].广西大学,2021 [14] 李丰男.基于Spark的网络舆情分析方法的研究与应用[D].中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所),2022 [15]Kouloumpis, A., Wilson, T., & Moore, R. (2023). Sentiment analysis on twitter: does it add value to traditional opinion mining tools? International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 7(1), 116-132.

下面是一个简单的使用 TensorFlow 实现微博舆情预警的示例代码：


import tensorflow as tf
 
# 假设输入特征为微博文本，输出为情感极性（正面、负面）
# 构建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
# 准备训练数据和标签
X_train = # 训练数据，假设是经过处理的微博文本数据
y_train = # 对应的情感极性标签，0表示负面，1表示正面
 
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
 
# 使用模型预测微博舆情
new_tweet = # 新微博文本数据
predicted_sentiment = model.predict(new_tweet)
 
# 设置预警阈值
threshold = 0.5
if predicted_sentiment > threshold:
    print("微博舆情正面，预警")
else:
    print("微博舆情负面，无需预警")

在这个示例中，我们使用了 TensorFlow 的 Keras API 构建了一个简单的神经网络模型，用于对微博文本进行情感极性分析（正面或负面）。首先，我们准备训练数据和标签，然后编译模型并进行训练。接着，可以使用训练好的模型对新的微博文本进行预测，并根据预测结果和设定的阈值进行舆情预警。

请注意，实际应用中，还需要根据具体的需求和数据进行更详细的处理和调优，比如数据预处理、模型调参等。希望这个示例能够帮助你理解如何使用 TensorFlow 实现微博舆情预警功能。如果有任何问题，请随时提出。

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