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疫情期间，人民日报微博及其评论内容。

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简介：
从2020年1月至4月期间，人民日报微博平台发布的内容以及随附的评论数据，以CSV格式呈现，其中包含了每条微博获得的转发、点赞和评论数量。这些数据能够被广泛应用于对新冠疫情期间的舆情动态变化进行追踪分析，深入研究用户群体的情感倾向，并有效地提取出主要的舆论主题和趋势。

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  • 疫情时期人民日报微博内容与评论.csv
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    该数据集包含了新冠疫情爆发期间，《人民日报》官方微博上发布的各类信息及网友评论，涵盖了疫情防控、社会影响等多方面内容。 2020年1月至4月期间的新冠疫情相关数据来源于人民日报微博平台，包含每条微博的转发、点赞及评论数量，并以CSV格式提供。这些数据可用于分析疫情期间舆情演变趋势、用户情感倾向以及主题挖掘等方面的研究工作。
     
  • 疫情时期民众的微博数据分析
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    本研究聚焦于疫情期间中国网民在微博平台上的行为和情感变化，通过大数据分析探讨了公众舆论趋势、情绪波动及信息传播模式。 我们收集了疫情期间微博普通用户发布的动态数据，包括用户ID、用户名、发布时间、点赞数、转发数和评论数等信息，可以作为大数据分析的数据来源。
     
  • 人民日报微博数据统计
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    该文章提供了人民日报官方微博的相关数据和统计信息，旨在分析其在社交媒体上的影响力、传播效果及用户互动情况。 共有74638条数据，爬取时间为2018年3月18日。这些数据包括：爬取时间、爬取链接、微博URL、用户ID、用户昵称、用户头像、关注数、粉丝数、发布时间、微博内容（文本）、发自何处的信息、转发次数、评论数量、点赞数量，是否为长微博的标识，以及微博配图和视频地址等信息。此外还有视频封面图片链接，表明该条数据是否有转发行为的相关说明，并且包括了原微博的内容与热门评论详情。
     
  • 在疫情期间，运用情感词典与机器学习技术分析新闻及微博评论中的情感倾向
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    本研究利用情感词典和机器学习方法，深入分析了疫情时期新闻报道和微博评论的情感色彩与民众心理变化。 在疫情背景下进行情感分析的研究项目主要基于情感词典以及机器学习技术对新闻报道与微博评论中的情绪进行量化评估。该项目由南京大学社会与行为科学学院2020年秋季学期数据科学基础课程的学员Cong Jin、YDJSIR和Sugar Xu共同完成，并已开源发布。 项目的文件结构包括以下几个部分： - `Analyze`：包含所有用于分析的数据处理代码。 - `Data`：存放原始数据及经过预处理后的各类结果，分为六个子目录（stage0至stage6），每个阶段内又进一步细分到具体日期的每日数据。 - `Report`：涵盖报告制作过程中的源文件和最终成品文档。 - `Spyder`：包含用于抓取相关网络信息的爬虫代码。 各个阶段的数据结构如下： 1. 每个子目录（如stage0至stage6）内包括疫情关键词筛选结果、每日重点微博分析图表等，以及特定日期的相关数据文件夹； 2. 具体到每一天内的文件则进一步细化为新闻检索原始文本、当日提取出的关键词与TextRank权重值记录、生成词云图及各类情感倾向评估报告。 此项目通过综合运用自然语言处理技术探索了新冠疫情背景下公众情绪变化趋势，提供了对社会心态研究的新视角。
     
  • 疫情期间网民情绪的Python识别分析.zip
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    本项目旨在利用Python技术对疫情期间网民的情绪进行自动化识别与量化分析，深入探究疫情背景下公众心理变化趋势。 资源包含文件：项目开发设计报告word+任务书+相关资料+代码及数据 根据train.csv 文件中的微博数据, 设计算法对test.csv 文件中的4500条微博内容进行情绪识别，判断每条微博是积极的 (1)、消极的 (-1) 还是中性的 (0)。通过混淆矩阵来评价算法的结果。 使用多种模型处理问题，并详细对比介绍不同模型的效果。
     
  • 微博评论情绪分析.pdf
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    本文探讨了在社交媒体平台微博上进行用户评论的情绪分析方法，通过自然语言处理技术识别和分类用户情绪，为企业和研究者提供有价值的用户反馈信息。 近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情监测等领域的作用日益显著。由于主题模型在文本挖掘中的优势，基于主题的文本情感分析也成为研究热点。其主要任务是通过识别用户评论中包含的主题及其对应的情感倾向，来提升文本情感分析的效果。
     
  • 使用Scrapy抓取新浪微博的用户资料、微博内容及评论转发
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    本项目利用Python Scrapy框架开发，专注于爬取并分析新浪微博中的用户信息、发布的微博内容及其互动（如评论和转发），为社交媒体数据挖掘提供支持。 使用Scrapy爬取新浪微博用户的信息、用户的微博以及微博的评论和转发。
     
  • 情感分析：疫情时期利用情感词典与机器学习技术剖析新闻及微博评论中的情绪变化
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    本研究运用情感词典和机器学习方法，深入分析疫情期间新闻报道及社交平台上的公众情绪表达，揭示民众态度的变化趋势。 在疫情背景下，利用情感词典和机器学习技术对新闻及微博评论进行情绪分析。
     
  • 微博评论情感分析评测数据及Python应用
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    本项目聚焦于利用Python技术进行微博评论的情感分析与评估，旨在探索社交媒体上公众情绪的变化趋势和特点。 微博情感分析语料集适用于进行NLP情感分析。
     
  • 微博网页版一级评论和二级评论接口的响应内容
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    本页提供关于微博网页版中一级评论与二级评论接口的具体信息及返回数据格式，帮助开发者理解和使用相关API。 在IT行业中，网络爬虫是一种常见的技术手段，用于自动获取网页数据。本段落关注的是微博web端的一级评论与二级评论接口的响应体解析。 首先了解什么是接口：编程中的一个定义了特定功能的约定，允许不同的软件组件之间进行通信。在这里，一级和二级评论接口可能是微博提供的API（应用程序编程接口），供用户获取某条微博帖子下的直接评论（即一级评论）及其回复（即二级评论）的信息。 响应体通常以Unicode编码形式返回，而Unicode是一种包含全球大部分字符的标准编码格式，包括中文字符等。为了正确显示这些文本信息，在解析前需要先进行解码处理。 对于此类数据的提取与分析工作来说，开发者经常使用如Python中的BeautifulSoup（简称bs4）这样的HTML解析库来帮助我们定位并抽取所需的数据内容。例如，通过搜索特定标签或CSS选择器等方式找到评论及其回复的具体位置信息，并从复杂的HTML结构中抽取出有用的部分。 一级评论.html和二级评论.html文件可能就是爬虫抓取的两个接口返回页面的结果展示。在此类文档里可以观察到一级评论的基本框架及内容组成元素，包括但不限于作者、正文、时间戳等；而二级评论则是对上述直接回复进行进一步讨论或回应的内容，通常以嵌套形式出现在HTML结构中。 解析这些数据时需要注意以下几点： 1. 数据清洗：去除不必要的HTML标签和格式化代码； 2. 结构化处理：将提取到的文本内容、作者名等信息整理成便于分析利用的数据形态； 3. 分页策略执行：如果接口支持分页，则需设计合理的请求逻辑以确保获取所有相关评论数据； 4. 应对反爬虫措施：微博平台可能设有各种限制机制来防止恶意抓取行为，因此需要在编写代码时采取相应技术手段规避风险； 5. 法规遵守：任何的数据收集和使用都必须符合现行法律法规的要求，并且尊重个人隐私权。 通过深入研究与解析微博一级评论及二级评论接口的响应体内容，可以为市场调研、社交媒体监控等领域提供有价值的信息支持。同时，这也是网络爬虫技术实际应用的一个典型例子，在此过程中涉及到HTTP请求发送、HTML文档解析以及数据提取等多个关键环节的操作实践。