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微博热搜话题热度跟踪.rar

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简介：
本资源提供对微博热搜话题热度变化进行持续跟踪的数据分析报告和图表展示，帮助用户了解热点事件的发展趋势。 追踪每条微博热搜的热度，并以折线图形式动态展示大量数据。

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  • 微博热搜话题热度跟踪.rar
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    本资源提供对微博热搜话题热度变化进行持续跟踪的数据分析报告和图表展示，帮助用户了解热点事件的发展趋势。 追踪每条微博热搜的热度，并以折线图形式动态展示大量数据。
     
  • 微博热搜数据集合.rar
    优质
    该文件包含了最近一段时间内的新浪微博热搜话题数据集，适用于研究社会热点、舆情分析和用户行为模式等领域的学者及开发者。 微博热搜数据集包含大量实时热点话题的数据，这些数据反映了网民的关注焦点和社会趋势。通过分析这些数据，可以帮助了解公众情绪、社会议题以及市场动态等多方面信息。
     
  • 微博热搜情感分析.docx
    优质
    本研究通过分析微博热搜上的数据，运用自然语言处理技术进行情感分类，旨在揭示公众情绪趋势和热点话题的情感走向。 本段落是一份关于微博热搜情绪分析的项目实训报告，旨在利用大数据技术对微博热搜话题进行情感分析。报告涵盖了项目的开发目的、数据采集与处理方法、情绪分析算法以及结果展示等内容。通过对微博热搜话题的情绪分析，可以更深入地了解公众对于特定事件或议题的态度和情感倾向，并为舆情监测及分析提供有价值的参考信息。
     
  • Python抓取微博热搜榜单
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    本项目利用Python编写脚本，自动化抓取并分析新浪微博实时热搜榜单数据，为用户呈现热点话题趋势。 使用Python爬取微博热搜榜的链接、标题和讨论数，并以时间为名保存到Excel的工作表中。可以多次运行，在已存在的Excel表格中添加新的工作表。需要注意的是，需要在代码中替换自己的Cookie值以及指定文件的保存路径。
     
  • Weibo-Daily-Hot-Search：微博日间热搜
    优质
    《微博日间热搜》是一款实时追踪和分析微博平台每日热门话题的应用或栏目，为用户提供最新鲜、最热门的信息动态。 微博热搜榜从2020年12月29日开始记录每日热门搜索。今日的热点话题如下： - 2.7M :fire: - 2.5M :fire: - 1.1M :fire: - 1.0M :fire: - 1.0M :fire: - 1.0M :fire: - 964.7K :fire: - 872.7K :fire: - 846.2K :fire: - 838.7K :fire: - 724.3K :fire: - 682.3K :fire: - 668.1K :fire: - 600.3K :fire: - 591.1K :fire: - 586.1K :fire: - 569.1K :fire: - 557.8K :fire: - 546.4K :fire: - 534.3K :fire: - 533.0K :fire: - 453.4K :fire: - 429.4K :fire: - 415.5K :fire: - 413.2K :fire: - 397.3K :fire: - 394.4K :fire: - 392.6K :fire: - 391.9K :fire: - 387.5K :fire: - 379.5K :fire: 以上是今日微博热搜的热门话题，每个数字代表了相关搜索的人数。
     
  • 项目名称：微博热搜情感分析
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    本项目通过抓取并分析微博热搜话题下的评论数据，运用自然语言处理技术识别公众情绪倾向，为舆情监控提供有力支持。 项目名称：微博热搜情绪分析 通过对微博热搜进行情绪分析，可以了解舆情状态，并有助于社会治理、社会维稳及商业分析等领域。这项技术也可以应用于电影评论或商品评论的情绪分析，帮助企业改进产品。 具体流程如下：首先从微博获取热搜标题，然后爬取每个热搜下的多条相关微博内容，提取每条评论的文本作为分析对象。使用贝叶斯算法对这些文本进行情绪分类（正面或负面），并给出一个0到1之间的得分。之后将该得分与对应的热搜标题合并为一条数据{热搜标题, 情绪得分}，并通过kafka发送出去。 接下来，利用Spark从Kafka接收上述信息，并根据时间窗口和标题对这些数据进行聚合处理，计算出每个热搜的情绪得分平均值。最后，在网页中通过可视化展示工具将分析结果呈现出来供用户浏览。
     
  • 微博热搜数据的爬取与分析
    优质
    本项目聚焦于从新浪微博中抓取热门话题数据，并进行深度的数据挖掘和趋势分析，旨在揭示社会热点与公众舆论动态。 微博热搜数据爬取与分析
     
  • Python抓取微博热搜数据并存入MySQL.rar
    优质
    本资源提供了一个使用Python脚本抓取微博实时热搜数据，并将获取的信息存储至MySQL数据库中的详细教程和代码示例。适合对网络爬虫及数据分析感兴趣的开发者学习实践。 源码包括：使用Python正则表达式爬取新浪微博热搜的标题与热度，并将数据连接到MySQL数据库中。同时，提供将爬取的数据直接写入MySQL数据库的查询语句。
     
  • 感应加热的频率跟踪
    优质
    《感应加热的频率跟踪》一文深入探讨了在感应加热过程中自动调整工作频率的技术方法，旨在提高加热效率与材料适应性。通过优化频率跟踪算法，文章提出解决方案以克服传统感应加热技术面临的挑战，确保设备在各种工况下均能实现高效、节能和精确的温度控制。 对感应加热实现锁相环频率跟踪和功率调节功能的MATLAB仿真
     
  • Python获取某博热搜数据
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    本项目利用Python爬虫技术实现对某知名社交平台热搜榜单的数据采集与分析，帮助用户快速了解实时热点话题。 Python爬取数据涉及使用编程语言Python来自动从网页抓取信息的过程。这通常需要理解HTML结构，并可能用到如BeautifulSoup或Scrapy这样的库。在进行数据爬取前，确保遵守目标网站的robots.txt规则以及相关法律法规是非常重要的。