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Weibo-Daily-Hot-Search:微博日间热搜

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简介:
《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。

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  • Weibo-Daily-Hot-Search
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    《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。
  • Weibo-Search:获取索结果信息,支持关键词和话题
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    Weibo-Search是一款方便用户通过关键词或话题在微博平台进行高效精准搜索的应用程序,帮助用户轻松获取所需信息。 本程序的功能是连续获取一个或多个微博关键词的搜索结果,并可以选择将这些结果保存到文件或者数据库中。所谓微博关键词搜索是指在微博正文中查找包含特定关键字的内容,同时可以设定具体的发布日期范围进行筛选。 例如,你可以搜索正文含有“迪丽热巴”且发布时间在2020年3月1日至2020年3月16日之间的所有微博。由于每天产生的相关结果数量庞大,对于热门的关键字,在一天的时间范围内可能就能获取超过一千万条的结果。这里的“一天时间范围”,指的是设定的搜索日期区间。 如果想获得更多的数据,可以延长搜索的时间跨度。比如将时间范围扩大到十天,则理论上可以获得大约一亿条的相关微博内容(即1000万乘以10)。当然也可以根据需要进一步调整时间段来获取更多或更少的数据量。 对于大多数关键字而言,在一天内产生的相关微博数量应低于上述提到的最大值,因此可以说该程序能够收集到特定关键词几乎所有的搜索结果。
  • 话题度跟踪.rar
    优质
    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。
  • E-search(RAR版)
    优质
    泛微微搜E-search(RAR版)是一款集成了多种网络搜索功能的软件工具包,方便用户高效地查找和下载所需资源。 泛微微搜E-Search的原程序兼容E-Cology8, 附件包含安装程序及配置文件。
  • 情感分析.docx
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    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抓取榜单
    优质
    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。
  • 数据集合.rar
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    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。
  • Python爬虫(Weibo Spider)- 获取新浪数据
    优质
    Python微博爬虫(Weibo Spider)是一款专为获取新浪微博公开数据设计的工具。使用该爬虫可以轻松抓取用户帖子、评论等信息,适用于数据分析与研究。 本程序能够连续抓取一个或多个新浪微博用户的资料(例如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷),并将结果保存至文件或数据库之中。所获取的信息几乎涵盖了用户微博的所有数据,包括但不限于用户信息与微博内容两大类别。由于细节繁多,在此不一一列举,请参考具体字段详情以了解更多信息。 若仅需提取用户的个人资料,则可通过调整设置来实现这一功能。使用本程序时需要配置cookie以便访问新浪微博的数据;后续会详细介绍如何获取所需的cookie值。如无需设定cookie,亦可选择免cookie版本,二者核心功能大致相同。 抓取到的信息可以保存为多种格式的文件或数据库记录: - 文本(txt)文件 - 逗号分隔值(csv) - JavaScript对象表示法(JSON) - MySQL关系型数据库 - MongoDB非关系型数据库 - SQLite轻量级嵌入式SQL 此外,该程序还支持下载微博内的多媒体内容,包括但不限于原创和转发状态下的图片与视频。特别地,在免cookie版本中增加了对Live Photo视频的抓取功能。 具体可获取并保存的内容如下: - 原创微博中的原始图片 - 转发微博中的原始图片 - 原创微博中的视频文件 - 转发微博中的视频文件 对于免cookie版,还额外提供以下下载选项: - Live Photo格式下的原创视频内容 - Live Photo内的转发视频
  • 百度实时( hourly updates, daily restructuring)- Python 实现
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    本项目使用Python语言实现百度搜索引擎的实时热搜数据抓取与分析,提供每小时更新及每日结构重组功能。 百度热搜灵感来源:使用ts实现的微博热搜榜代码思路非常感谢提供帮助的大佬们。记录从2020年12月9日14:02开始的百度实时热搜,每小时抓取一次数据并按天存储。该项目跟踪今日热门搜索,最后更新时间为2021年2月8日凌晨4点18分59秒。 相关项目中的一些示例热度值如下: 4904649, 4732986, 4567332, 4407475, 4253213 4104351, 3960699, 3822074, 3688301,传言热度值为: 3559211, 3434639, 3314426 声明相关话题的热度值包括: 3198421, 3086476, 2978450,以及其它如: 2874204, 2809361, 2773607 还有热门话题的热度值如下: 2676531, 2582852, 2492452,例如: 胖相关话题: 2342081, 2268670, 以及其它如: 2260108, 2181005 包括以下热度值的热门搜索项: 2104669, 2031006,例如: 1959921, 1891323
  • Octoman-Weibo-Bak: Octoman备份小工具
    优质
    Octoman-Weibo-Bak是一款便捷实用的微博内容备份工具,专为需要保存个人或他人微博数据的用户提供服务。通过简单的操作流程,用户可以轻松实现对微博信息的长期保存和管理,确保珍贵的网络记忆永不丢失。 新浪微博的备份Chrome浏览器扩展使用方法如下:在PC版新浪微博页面点击扩展图标,在出现的拖放列表中选择需要保存的用户后,然后点击“保存”按钮开始操作。 生成文件示图显示了保存后的HTML格式数据,其中CSS样式与图片是在线加载。如需完全离线使用,请将HTML文件通过Chrome浏览器打开后再快捷另存为(全部或单独文件)以完成备份过程。 在进行完整离线存储时,建议按照上述步骤操作,并注意以下几点: 1. 需要先登录微博账号。 2. 一次只允许保存一个用户的数据。 3. 在数据保存过程中,请勿频繁刷新页面或重新开始操作,以免影响数据的完整性。 4. 每500条微博将被存为单独的一个HTML文件,可通过Chrome浏览器打开进行查看。 关于特殊情况下备份: - 即使账户因违规而被封禁(炸号),只要该账号还能登录并看到自己的微博内容,则仍有可能成功完成数据的备份。 - 若遇到验证失败的问题,请尝试点击页面中的“验证失败”提示重试,通常可以解决此类问题。