设计与实现微博舆情管理数据分析平台初探

题目：微博舆情管理平台的设计与实现——数据分析系统___________

适合专业：_______________信息安全专业___________________________

指导教师（签名）：提交日期：2013年03月08日

学院：计算机学院专业:信息安全学生姓名_学号：

毕业设计（论文）基本内容和规定：

微博作为迅速崛起的新兴社会媒体，在网络舆情领域日益引起研究者

H勺关注。面对互联网上海量H勺数据信息，我们无法想象仅仅通过人工H勺

方式来对互联网舆情进行全面监控的难度。因此，结合网络信息采集技

术和文本信息自动处理等技术研发一种网络舆情自动监控系统将有助于

社会管理者们及时理解网络舆情的状态和趋势，因而可以对发现的热点

舆情及时进行干预，引导疏通民众情绪和心理，防止矛盾日勺深入恶化而

导致更大H勺社会损失。既有舆情监测系统在采集、检索和分析模块中都

是采用基于记录和特性关键词的措施，由于忽视了文本中口勺语义信息往

往会导致分析成果的不精确。本毕业设计重要针对目前微博中顾客身份

定位、热点信息挖掘以及负面信息的发现与及时处理等机制进行设计与

实现，重要分为数据采集、数据挖掘分析和成果展现三个部分。重要口勺

工作分工如下：

1.数据采集（微博爬虫程序）功能口勺实现，抓取微博文本信息。

2.对搜集到B勺文本信息进行数据分析，确定舆情热点关键词、分析

顾客身份关系

3.将分析成果进行数据展现。

微博舆情管理平台预期实现对主流微博平台（新浪微博，腾讯

微博等）消息口勺自动采集分析，得出近来热点词，关键词；输入关

键词后可对与此关键词有关的微博消息进行评估预警，提醒使用者

及时作出应对措施

毕业设计重点研究的问题：

I.对搜集到的数据进行甄别归类分析，实现分词等算法。

2.向量空间模型模型（VSM）及潜在语义索引（LSI）

3.文本倾向性分析实现

毕业设计应完毕口勺工作:

1.进行微博舆情监控方面现实状况的网络调研，熟悉微博管理系

统H勺全过程；

2.熟悉微波舆情监控系统H勺工作流程，设计合理H勺分工方案；

3.纯熟掌握c和php

4.数据分析算法实现；

5.撰写毕业论文。

参照资料推荐：

1.王艺.《重大突发公共事件H勺微博舆情监测与引导初探》.贵州民族

学院学报.201l.()5c语言有关资料

2.张超.《文本倾向性分析在舆情监控系统中日勺应用研究》(硕士学位

论文).北京邮电大学.2023.02

3.莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗.《一种有关话题微博信息的筛选规则

学习算法》.中文信息学报.2023.09

4.陆浩.《网络舆情监测研究与原型实现》.北京邮电大学.2023.02

5.莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗.《一种有关话题微博信息的筛选规则

题目：微博舆情管理平台设计与实现一数据分析系统设计实现

学院：计算机学院专业:信息安全学生姓名:张骁学号:09283050

文献综述：

1.研究背景：

舆情分析关乎国家发展与社会友好，目前已经有越来越多的机构和

行业从事舆情分析。Web2.0时代的到来，使人们进入网络信息大

爆炸时代。新浪微博每天有近1亿的微博内容产生。怎样从海量日勺

微博信息中提取有价值的信息，并对负面、消极及虚假信息进行及

时的管控，已经成为舆情热点分析的突出问题。良好口勺处理方案，

不仅可以监督规范网络行为，净化网络环境，更重要的还能从中获

取各类有用信息，进行诸如商业价值（顾客爱好挖掘），信息传播学

（网络拓扑与热点追踪），以及某些社会学方面的研究。从而可以满

足人们口勺需求，同步对于社会口勺友好、网络舆论生态口勺健康、国家

的发展均有重要日勺现实意义。

2.研究现实状况及基本措施

目前，已经有越来越多的机构从事舆情分析。不过，这些舆情分析

系统一般只应用于企业或政府，更关注于对负面、消极及虚假信息

的监管，并且不对公众开放。在当今的社会，人们也迫切但愿得到

某些关乎自身利益日勺事件的发展状况，如物价的变化、对于某些厂

家产品日勺使用评价等。对于微博舆情预警功能模块口勺实现，网络舆

情安全的评估预警等功能实现的不多。

3.研究内容及意义

微博舆情管理平台预期实现对主流微博平台（新浪微博，腾讯微

博等）消息的自动采集分析，得出近来热点词，关键词；输入关键

词后可对与此关键词有关的微博消息进行评估预警，提醒使用者及

时作出应对措施。

面对互联网上海量的数据信息，我们无法想象仅仅通过人工日勺方

式来对互联网舆情进行全面监控H勺难度。因此，结合网络信息采集

技术和文本信息自动处理等技术研发一种网络舆情自动监控系统将

有助于社会管理者们及时理解网络舆情口勺状态和趋势，因而可以对

发现的热点舆情及时进行干预，引导琉通民众情绪和心理，防止矛

盾的深入恶化而导致更大的社会损失。

重要参照文献：

⑴张洋，何楚杰，段俊文,杨春程.《微博舆情热点分析系统设计研究》.信

息网络安全.2023.09

[2]王艺.《重大突发公共事件H勺微博舆情监测与引导初探》.贵州民族学

院学报.2023.05

[3]杨涛.《智能信息处理技术在互联网舆情分析中日勺应用》（硕士学位论

文）.同济大学.2023.05

[4]张超.《文本倾向性分析在舆情监控系统中H勺应用研究》（硕士学位论

文）.北京邮电大学.2023.02

[5]唐晓波宋承伟.《基于复杂网络的微博舆情分析》.情报学报.2023.11

161刘恒文,《基于网络语义挖掘口勺舆情监测预警研究〉X硕士学位论文）.武

汉理工大学.2023.05

[7]王晶，朱珂，汪斌强.《基于信息数据分析H勺微博研究综述》.计算机

应用.2023.07

|8|莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗.《一种有关话题微博信息日勺筛选规则

学习算法》.中文信息学报.2023.09

[9]谭俊武.《面向网络舆情分析的文本倾向性分类技术的研究与实现》

（硕士学位论文）.国防科技大学.2023.11

110]陆浩.《网络舆情监测研究与原型实现》.北京邮电大学.2023.02

[11]M.Spitters,W.Kraaij.UsingLanguageModelsforTrackingEventsof

InterestoverTimeProceedingsoftheWorkshoponLanguageModelsfor

Information.Retrieval(LMIR),Pinsburgh,2023.

[12]LarsenB,AoneC.Fastandeffectivetextminingusinglinear-time

documentclustering.In:ProceedingsoftheFifthACMSIGKDD

InternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,San

Diego:CAJ999.16—22.

[13]J.Yi,T.Nasukawa,RBunescu,andw.Niblack.SentimentAnalyzer:

ExtractingSentimentSaboutaGivenTopicusingNaturalLanguage

ProcessingTechniques!A].In:Proceedingsofthe3rdIEEEInternational

ConferenceonDataMining(ICDM22023)[C].

研究方案：

1.理论基础：

1）向量空间模型模型（VSM）

2）潜在语义索引（LSI）

3）聚类分析措施

2.研究环节：

1）研读文献，对已采集数据口勺算法分析进行调研；

2）建立模型，进行模块化设计；

3）数据分析部分H勺代码实现；

4）对系统H勺整体实现；

5）系统的测试、评价、反馈、改善；

6）试验数据搜集，撰写论文。

3.关键技术与难点

1）尝试将共词网络与复杂网络措施应用于基于微博的网络舆情

分析中。使用图论对现实中H勺舆情问题进行建模，运用数学基本

理论对模型中实体之间的关系进行定量计算，应用直观的共词网

络与复杂网络可视化措施，对微博舆情分析中口勺两个重要任务，

热点探测和微博领袖热点发现展开综合研究。

2）微博中大部分信息是零碎的、高噪声的、随机的和碎片化的,

从而导致构建出口勺文档向量空间矩阵维数较高，但数据稀疏，因

此老式基于VSM（VectorSpaceModel）口勺文本聚类措施在微博

客热点探测中的效果不佳。需要对VSM进行改善或者提出更高

效的措施。

3）舆情监控系统H勺关键技术在于舆情分析引擎，波及H勺最重要

的技术包括文本分类、聚类、观点倾向性识别、主题检测与跟踪、

自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。其中基于关键词记录

分析措施口勺技术相对比较成熟，但在其有效性方面尚有很大口勺提

高空间。

4.预期成果

通过与组员口勺配合，实现一种能对微博信息进行检测分析的平

台；与已经有日勺检测平台相比，实现更高的有效性，精确性；初

步实现对指定简朴微博关键词的预警监测。

毕业设计（论文）进度安排：

序号毕业设计（论文）各阶段内容