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微博数据驱动的舆情分析项目，涵盖爬虫技术、LDA主题模型及情感分析代码与参考资料

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简介：
本项目利用微博大数据进行舆情分析，集成了先进的爬虫技术、LDA主题建模以及深度的情感分析算法。包括详尽的代码示例和学术参考文献，适用于研究与实践。 该项目基于微博数据进行舆情分析，包含完整的微博爬虫、LDA主题分析及情感分析源码与相关资料，是个人高分项目，在答辩评审中获得了98分的好成绩。所有代码均已调试测试，并确保可以正常运行。 此资源适合计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业人员使用，同样适用于课程设计、期末作业以及毕业论文等学术需求。该项目具有很高的学习与参考价值，对于基础技能扎实的学习者而言，在此基础上进行修改调整以实现更多功能也是可行的。

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  • 微博数据驱动的舆情分析项目，涵盖爬虫技术、LDA主题模型及情感分析代码与参考资料
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    本项目利用微博大数据进行舆情分析，集成了先进的爬虫技术、LDA主题建模以及深度的情感分析算法。包括详尽的代码示例和学术参考文献，适用于研究与实践。 该项目基于微博数据进行舆情分析，包含完整的微博爬虫、LDA主题分析及情感分析源码与相关资料，是个人高分项目，在答辩评审中获得了98分的好成绩。所有代码均已调试测试，并确保可以正常运行。 此资源适合计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业人员使用，同样适用于课程设计、期末作业以及毕业论文等学术需求。该项目具有很高的学习与参考价值，对于基础技能扎实的学习者而言，在此基础上进行修改调整以实现更多功能也是可行的。
     
  • 微博情感分析与爬虫技术
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    本项目聚焦于运用爬虫技术从微博平台获取大量用户发布的内容，并进行情感分析，旨在探索社会情绪及公众态度的变化趋势。 微博是中国最具影响力的社交网站之一，拥有庞大的用户群体。其功能与Twitter类似，在爬取数据的过程中我甚至发现了一些代码中采用了Twitter的变量命名方式。因此，如果你不熟悉中文的话，可以参考这个存储库中的模型设计部分而不必查看实际抓取的数据（如推文、主题等）。通过情感分析能够对用户进行分类，并向他们推送相应的广告内容。在此项目中，我选择的情感分析任务是将用户区分为真实用户和机器人两类。根据大多数关于微博机器人检测的研究论文指出，常用的分类方法是对用户的各项指标（例如关注数、粉丝数量以及平均发帖时间等）使用逻辑回归来进行区分。然而我认为这种做法的准确性不高且在面对不同的测试集时稳定性较差。此类任务需要自然语言处理模型的支持，因为虚拟账户与真实用户之间最大的区别在于他们撰写推文的行为和习惯。 请查看这些Colab笔记本： （注：此处原文有链接但已省略） 关于模型输入输出结构如下所示： Input │── 用户信息 me
     
  • 基于Python的微博考研话题网络舆情文本挖掘及情感分析（爬虫、LDA和SnowNLP应用）
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    本研究运用Python技术，通过爬虫获取微博上关于考研的话题数据，并采用LDA主题模型与SnowNLP库进行深度分析，旨在揭示考研相关舆情动态及其情感倾向。 2022年12月27日，为期三天的全国硕士研究生招生考试顺利结束。然而，由于病毒传播的影响，今年的考研之路显得尤为艰难。在社交媒体上，关于此次考试的讨论热度持续攀升：有人为自己加油鼓劲、期望取得理想的成绩；也有人分享备考心得和经验，并关注自身健康状况及考场安全问题等。 微博自2009年推出以来，在移动互联网与Web 2.0时代迅速崛起并占据市场主导地位。它允许用户通过发布不超过140字的短文本来分享信息，同时也可以追踪到正在发生的事件，满足了人们的社交和资讯需求。通常来说，舆论主体的情感倾向会对舆情趋势产生影响，并且能够有效反映他们对某一议题持有的积极或消极态度。 本段落选取微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据进行分析，旨在探讨参与其中的网民们所展现出的情绪强度及其背后的意义。
     
  • 基于爬虫技术的网络舆情分析代码及项目说明.zip
    优质
    本资源包含利用爬虫技术收集和分析网络舆情的数据处理代码及相关文档。旨在提供一套完整的网络舆情监控解决方案和技术指导。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用。本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计的参考资料进行学习和借鉴。作为“参考资料”，如果需要实现其他功能，则需具备读懂代码的能力并热衷于钻研与调试。 基于爬虫技术的网络舆情分析源码+项目说明.zip
     
  • 微博评论的LDA主题分析与情感分析 基于完整数据及可执行代码
    优质
    本研究运用LDA模型对微博评论进行主题分析，并结合情感分析算法评估公众情绪，提供完整数据集和源代码以供学术交流。 基于微博评论的情感分析LDA主题分析和情感分析的完整数据代码可以直接运行。
     
  • 中文情感分析模型包，涵盖多种主流技术及情感词典.zip
    优质
    这是一个包含多种主流技术和情感词汇表的中文情感分析模型包，适用于进行深入的情感倾向研究和应用开发。 深度学习使用技巧及模型训练实战应用开发小系统参考资料与源码参考适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速建立并掌握深度学习模型的学习方法。
     
  • Python爬虫情感分析/舆情分析工具，可直接使用的迷你项目
    优质
    这是一款小巧实用的Python爬虫情感分析工具，专为舆情监测设计，提供从数据抓取到情绪分析的一站式解决方案。 Python课的小项目作业是关于B站用户发言的爬取与情感分析，旨在为视频创作者提供观众评议分析系统。该项目包含源码及报告，并命名为“B站用户发言爬取与情感分析——为视频创作者提供的观众评议分析系统”。
     
  • Python微博舆情分析与可视化系统的设计及实现（含爬虫、情感分析和Flask框架）
    优质
    本项目设计并实现了基于Python的微博舆情分析与可视化系统。采用爬虫技术获取数据，运用情感分析算法评估公众情绪，并通过Flask框架构建交互式前端展示结果。 本计算机毕业设计项目为基于Python的微博舆情分析可视化系统开发。该项目利用爬虫技术采集数据，并通过情感分析来判断用户对微博的情感倾向（正面或负面）。采用Flask框架搭建网站，MySQL数据库用于存储收集到的数据。整个系统能够实现从简单的微博信息和评论中自动提取并统计其情感特征的功能，为舆情监控提供支持。 项目包括以下主要页面： 1. 首页：展示数据概况。 2. 舆情分析：对采集的微博内容进行深入的情感分析。 3. 中国地图：显示各省份IP分布情况及相关舆情信息。 4. 文章分析页面 5. 评论分析页面 6. 数据管理页面，用于维护和更新数据库中的相关信息。 7. 微博舆情统计页面，提供全面的数据汇总与展示功能。 8. 爬虫数据采集页面：负责自动化地抓取微博上的公开信息。 9. 提供注册登录系统以增强用户访问的安全性和个性化体验。
     
  • 利用LDA技术分析微博热搜主题：Python、LDA与网络爬虫的应用
    优质
    本研究运用Python编程语言结合LDA模型和网络爬虫技术深入剖析微博平台上的热门话题，揭示其潜在的主题结构。 随着社交媒体的普及，人们越来越倾向于通过微博等社交平台获取新闻和信息。微博热搜作为一种重要的信息源，在社交网络中具有广泛的影响力。由于微博数据量大、多样性高且更新速度快，如何对其进行有效的分析已成为当前研究的一个热点问题。本段落基于LDA模型对微博热搜进行主题分析与研究。首先，我们对微博数据进行了预处理；然后利用LDA对处理后的数据建立模型，并借助PyLDAVis工具展示各个主题的内容；最后通过对所得主题的深入解析和讨论，探讨了微博热搜背后的社会现象及发展趋势。这为理解微博热搜背后的深层含义提供了新的思路与方法，并分析了网络舆情的主题演变趋势。研究结果表明，随着时间的变化，微博热搜话题中的主题内容及其关键词也在不断变化，在不同时间段内呈现出不同的特点和发展趋势。