开题报告微博舆情管理平台数据分析系统的设计与实现
本科毕业设计_微博舆情管理平台：数据分析系统的设计与实现
北京交通大学毕业设计（论文）毕业设计（论文）中文题目：微博舆情管理平台数据分析系统的设计与实现英文题目:MicroBlog Public OpinionManagement Platform: The Designand Implementation of the DataAnalysis System中文摘要随着网络技术应用的普及和发展，舆情的传播方式和传播速度都发生了根本性变化,网络舆情对人类的社会状态产生了全方位的影响，微博舆情则是网络舆情的重要组成部分，它的特点有：直接性，突发性，偏差性，丰富性和互动性。
本文以微博消息为研究对象，研究了微博消息传播的特点与模型，通过对抓取数据的分析发现了微博传播的单向性，便捷性，背对脸等特点，还有微博意见领袖在微博传播中的重要作用，微博热点的产生规律。
根据对数据分析的结果提出了趋势分析的算法。
利用空间向量模型完成对微博内容的结构数据化，利用K-means算法完成对微博消息的聚类分析，找到所要分析的某类微博内容，进而在这类微博中找出微博消息意见领袖，提出微博意见领袖影响力评估算法，WeiboRank算法，并结合算法完成了微博消息预警模块的实现，初步实现了微博舆情管理平台的数据预警分析功能。
关键词：微博舆情文本聚类趋势分析AbstractAlong with the universal application and rapid development of network technology, the approaches that the net-mediated public sentiment spread have been fundamentally changed. The net-mediated public sentiment has exerted huge influence on the way that the society operates. As the one of the most significant parts of the net-mediated public sentiment, the public sentiment which is produced and spread by the microblog has several important characters, such as directness, immediacy, deviation, variability, interactivity.Taking the microblog messages as our investigating subject, this paper aimed to do research on the characteristics and models of delivering messages between microblog users, Through the analysis of the capture data found unidirectional, micro-blog communication convenience, back on the face and other characteristics, and raised an effective algorithm to sort these kinds of messages. Using the spatial vector model, the K-means algorithm did cluster analysis on microblog messages, and found out the opinion leaders among tremendous messages. Then, an influential estimation algorithm of the microblog opinion leaders was raised，WeiboRank algorithm. Together with the estimation algorithm, we also achieved the early warning part and some basic data warning analysis functions on the whole microblog-mediated public sentiment platform.Key words：microblog-mediated public sentiment, text clustering, trend analysis目录一、概述 (1)1.1 课题背景与研究意义 (1)1.1.1课题背景 (1)1.1.2研究现状 (2)1.1.3研究意义 (3)1.2论文结构 (3)二、微博消息传播模型 (3)2.1微博消息传播的特点 (3)2.2微博用户状态 (4)2.3微博意见领袖 (6)2.4微博传播模型 (7)三、微博舆情管理平台的设计与实现 (9)3.1微博舆情管理平台的总体流程 (9)3.2数据分析系统设计流程 (10)四、微博舆情管理平台的实现 (11)4.1样本选取与数据来源 (11)4.2微博数据转化 (11)4.3微博文本聚类 (13)4.3.1文本聚类定义 (13)4.3.2机器学习 (14)4.3.3K-means算法 (15)4.4微博意见领袖重要性评估 (16)4.4.1 PageRank算法 (16)4.4.2 WeiboRank算法 (16)4.4.3 算法对比 (18)4.5微博舆情预警模块 (19)4.5.1微博舆情预警 (19)4.5.2趋势分析模块 (20)4.6趋势分析结果比较 (22)五、结论与展望 (24)5.1系统不足 (24)5.2未来展望 (24)5.2.1改进预期 (24)5.2.2新增功能 (25)5.3结束语 (26)参考文献 (26)附录Ⅰ：翻译原文 (27)Cluster Analysis:Basic Concepts and Algorithms (27)1Overview (30)1.1.1What Is Cluster Analysis? (31)1.1.2 Different Types of Clusterings (32)1.1.3Different Types of Clusters (34)2.Road Map (36)• K-means (36)• Agglomerative Hierarchical Clustering (37)• DBSCAN (37)附录Ⅱ：中文翻译 (37)聚类分析：基本概念及算法 (37)1概述 (39)1.1.1什么是聚类分析？ (39)1.1.2不同类型的群集合 (40)1.1.3簇的不同类型 (41)2.路线图 (43)•K-means算法 (43)•凝聚层次聚类 (43)•DBSCAN (43)一、概述1.1 课题背景与研究意义1.1.1课题背景随着时代的进步，技术的发展和web2.0时代的到来，网络舆情也呈现蓬勃发展的势头，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，手机网民规模也已达到4.20亿，我国微博用户规模为3.09亿，较2011年底增长了5873万，网民中的微博用户比例较上年底提升了六个百分点，达到54.7%。
基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现
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5、数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式呈现给用户，便于用户快 速了解舆情态势。常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
二、系统实现
在实现基于大数据的舆情监测系统时，需要考虑以下关键因素：
1、高效的数据抓取：使用多线程、分布式等技术提高数据抓取的效率和准 确性。
2、强大的数据处理能力：利用云计算资源，实现高性能的数据处理和分析。 3、完善的数据安全保障：采取有效的安全措施，保护用户隐私和数据安全。
3.文本预处理
文本预处理是网络舆情监测系统中不可或缺的一环。预处理过程包括分词、 词性标注、命名实体识别等，这些处理可以将原始文本转化为结构化的数据，方 便后续的分析和处理。
4.特征提取
特征提取是网络舆情监测系统中非常关键的一个环节。通过文本预处理，我 们已经将原始文本转化为结构化的数据，接下来需要将这些数据进行特征提取。 特征提取可以使用TF-IDF、word2vec等算法来实现。
4.预警与响应
预警与响应是网络舆情监测系统的最终目的之一。通过预警与响应，可以及 时发现和处理网络舆情事件，从而避免或减少不良影响。在实现过程中，需要结 合数据分析结果和情感分析结果，设定相应的阈值和预警机制，对可能引起舆情 的事件进行及时响应和处理。
总之，网络舆情监测系统设计与实现是一项复杂而重要的任务。在设计和实 现过程中，需要结合实际情况和具体需求，选择合适的技术和方法，并不断完善 和优化系统功能和性能。只有如此，才能真正发挥网络舆情监测系统的作用，为 政府、企业等组织提供决策依据和支持。
5.情感分析
情感分析是网络舆情监测系统中常用的技术之一。通过情感分析，我们可以 对文本的情感倾向进行判断，从而了解公众对某一事件或话题的情感态度。常用 的情感分析算法有基于规则的方法和机器学习方法等。
微博系统的设计与实现开题报告
微博系统的设计与实现开题报告毕业论文 (设计) 开题报告姓名: xxx 学号: xxxxxxxxx 专业: 信息管理与信息系统所在院系: 计算机与信息工程学院毕业设计(论文)题目: 微博系统的设计与实现一、研究的背景和意义;1、研究的背景二十一世纪是科技发达的世纪，科学技术的进步推动着新潮流的前进。
如今我们生活在的是一个信息的时代，生活中的琐事都充溢这信息的元素。
就在这样信息泛滥的时代，一些体现信息及时、准确的网络平台也就成了我们交流的工具。
其中博客的崛起无疑是最大的进步～当然就如春晚所言:我们现在是在一个“围脖”的年代，这里的“围脖”其实就是博客，就是微博。
如果我们能够有一个好的博客系统，我们能够运用自如的博客系统，我们的信息及时性、准确性将体现的更加明显。
博客的发展不仅仅代表这一中网络交流平台的发展，也代表这我们信息时代的进步。
当我们的博客发展到可以像汽车那样人人皆知的时候，我们完全可以足不出户便知天下大事。
当你有新奇的发现你可以发表到你的博客系统中、当别人有什么奇闻异事你也可以通过博客得知他们的现状、你可以通过博客广交天下知己、你也可以通过博客发表你自己的作品、你还可以通过博客和你的朋友们畅谈心扉……2、研究的意义所以说博客的崛起，也是我们科学技术的崛起。
博客系统的完善，也是我们生活的完善。
博客的多姿多彩、千变万化，更是我们走向世界融入世界大家庭的表现。
网络博客则是一个很重要的方向。
基于 Web 技术的网络考试系统可以借助于遍布全球的 Internet 进行，因此交流既可以是本地进行，也可以是异地进行，大大拓展了沟通与交流的灵活性。
博客在现如今这个飞速发展的网络时代已经成为人们不可或缺的一部分。
二、文献综述;据不完全统计,到今天,全世界博客总量已超过一亿.其中中国的博客达到1600万。
博客数量大约6个月翻一番,2006年4月份每天新增博客7万5千人。
每天发贴120万篇,平均一小时5万贴。
博客的影响力,早已超出了他作为个人,甚至作为自己所在行业的原有范围。
新浪微博舆情监测与分析系统设计与实现
新浪微博舆情监测与分析系统设计与实现提要：本文旨在介绍一个基于新浪微博平台的舆情监测与分析系统，阐述其设计思路及实现方法。
文章主要包括三个部分：系统分析、数据采集和处理、数据分析与可视化。
系统分析部分主要解释了为什么选择新浪微博平台，以及该系统需要具备哪些功能和特性；数据采集与处理部分说明如何获取、筛选、转换和存储数据；数据分析与可视化部分则介绍了如何对数据进行分类、聚类、情感分析和可视化分析。
总的来说，该系统的设计与实现旨在为用户提供一种快捷、科学、客观、直观的舆情监测与分析方法，并且借助大数据和机器学习等技术来不断优化和提升系统的性能和精度。
正文：1.系统分析随着互联网的发展和社交媒体的兴起，越来越多的用户开始通过微博、微信、论坛等平台进行信息交流和传播。
这些平台不仅为用户提供了便捷的沟通工具，同时也为舆情监测和分析提供了丰富的数据来源。
因此，建立一套舆情监测与分析系统，不仅可以快速反应公众对某一事件或问题的态度和看法，还可以为政府、企事业单位等提供决策参考和危机应对。
在选择监测平台时，我们考虑到新浪微博是目前国内用户数最多、活跃度最高的社交媒体之一，且其开放的API提供了丰富的数据接口和权限。
因此，我们选择在新浪微博平台上实现舆情监测与分析系统。
该系统需要具备如下功能和特性：1.1 数据实时性随着用户数量的快速增加，微博上内容并不是止于固定的话题和事件。
因此，系统需要实现实时采集、处理和存储微博数据，能够迅速响应和更新当前的舆情状态。
1.2 数据可靠性由于用户从不同的社会群体和不同的心理状态发表微博，微博数据可能受到噪声、假信息等干扰。
因此，系统需要对数据进行初步筛选、清洗、去重等操作，确保数据的可靠性。
1.3 数据多样性微博数据具有多样性，包括文本、图片、视频等形式。
系统需要支持多种数据类型的识别和分析，在保证传统文本情感分析精度的同时，提升对多媒体数据的分析和可视化。
1.4 数据交互性为了让用户有效利用系统提供的信息和分析结果，系统需要提供方便的数据交互和共享功能，例如可视化图表的导出、数据集的发布和分享等。
微博舆情监测系统的设计与实现
微博舆情监测系统的设计与实现随着互联网的发展，社交媒体平台逐渐成为人们获取信息和表达观点的重要渠道之一。
在这些社交媒体平台中，微博作为一种即时性强、信息传播迅速的工具，成为了公众讨论关注热点问题的重要平台之一。
针对这一背景，设计和实现一个高效的微博舆情监测系统就显得尤为重要。
一、系统功能需求分析：1.舆情数据收集：系统需要从微博平台上获取并收集用户发表的微博数据。
这些数据可以通过API接口或者爬虫程序来获取，并经过预处理和分析。
2.舆情数据存储与管理：收集到的微博数据需要存储在数据库中，以便后续的分析和查询。
系统应该具备良好的数据管理和备份机制，确保数据的安全和可靠性。
3.舆情数据分析与挖掘：对于收集到的微博数据，系统应该提供各种分析工具和算法，以便对这些数据进行进一步的挖掘和分析。
这些工具和算法可以包括文本分析、情感分析、关键词提取、主题建模等。
4.舆情趋势预测与预警：基于收集到的微博数据以及分析得到的结果，系统应该能够预测和警示可能发生的舆情趋势。
这样可以帮助企业和政府等机构及时做出合理的应对措施。
5.舆情信息展示与可视化：系统应该提供直观明了的舆情信息展示界面，包括舆情监测的实时数据、分析结果、舆情趋势等。
同时，系统还应该具备可视化功能，利用图表、地图等方式展示数据，提供更直观的分析结果。
二、系统设计与实现：1.系统架构设计：根据功能需求，设计系统的整体架构。
可以采用分布式架构，将数据收集、存储、分析和展示等功能分别部署在不同的服务器上，提高系统的可扩展性和性能。
2.数据收集与存储：利用微博提供的API接口或者开发爬虫程序，实现数据的自动爬取和收集。
可以采用NoSQL数据库，如MongoDB，来存储和管理微博数据。
3.数据预处理与分析：对收集到的微博数据进行预处理，包括去除噪声、分词、过滤停用词等。
同时，根据需求选择适当的分析方法和算法，如文本分类、情感分析等，对数据进行进一步的分析。
4.舆情趋势预测与预警：根据分析结果，设计合适的算法和模型，进行舆情趋势的预测与预警。
网络舆情分析与预警系统的设计与实现
网络舆情分析与预警系统的设计与实现随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情已经成为了一个重要的社会现象。
网络舆情的迅速传播和影响力不容忽视，对于政府、企业和个人来说，了解和掌握网络舆情的动态是至关重要的。
为了更好地应对网络舆情，许多机构和企业开始研发网络舆情分析与预警系统。
本文将介绍网络舆情分析与预警系统的设计与实现。
一、系统需求分析在设计网络舆情分析与预警系统之前，首先需要进行系统需求分析。
根据实际需求，网络舆情分析与预警系统应具备以下功能：1. 数据采集：系统能够自动采集网络上的舆情数据，包括新闻、微博、微信、论坛等各种社交媒体平台的信息。
2. 数据清洗：系统能够对采集到的数据进行清洗和过滤，去除重复、垃圾和无关的信息。
3. 数据存储：系统能够将清洗后的数据进行存储，以便后续的分析和查询。
4. 数据分析：系统能够对存储的数据进行分析，包括情感分析、关键词提取、主题分类等。
5. 预警机制：系统能够根据分析结果，自动发出预警信息，提醒相关人员及时采取措施。
6. 可视化展示：系统能够将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便用户查看和理解。
二、系统设计与实现在系统设计与实现过程中，需要考虑以下几个方面：1. 数据采集：为了实现数据的自动采集，可以利用网络爬虫技术，编写爬虫程序定时抓取各大社交媒体平台的信息，并将采集到的数据保存到数据库中。
2. 数据清洗：为了保证数据的质量和准确性，可以利用自然语言处理技术对采集到的数据进行清洗和过滤，去除重复、垃圾和无关的信息。
3. 数据存储：为了方便后续的分析和查询，可以选择合适的数据库进行数据存储，如MySQL、MongoDB等。
4. 数据分析：为了实现数据的分析，可以利用机器学习和自然语言处理等技术，对存储的数据进行情感分析、关键词提取、主题分类等操作。
5. 预警机制：为了实现预警功能，可以设置一定的阈值和规则，当分析结果超过阈值或符合规则时，系统自动发出预警信息。
网络舆情数据分析与管理系统设计与实现
网络舆情数据分析与管理系统设计与实现随着互联网的快速发展和普及，网络舆情成为了社会各界重要的关注点之一。
针对网络舆情的快速变化和庞大的数据量，设计和实现一套网络舆情数据分析与管理系统变得越来越重要。
本文将介绍一个基于大数据技术的网络舆情数据分析与管理系统的设计与实现。
一、系统功能需求1. 数据收集与处理：系统应具备数据采集功能，能够自动从互联网上抓取各类社交媒体、新闻网站和论坛等平台上的相关数据，并对原始数据进行清洗、去重和整理，提取出重要的文本信息。
2. 情感分析与主题挖掘：通过自然语言处理和机器学习技术，系统应能够对收集到的文本数据进行情感分析，判断其中的情绪色彩，并根据关键词提取技术对文本进行主题挖掘，从而获取用户对特定话题的态度和观点。
3. 舆情监测与预警：系统应能够根据用户定义的关键词或者预设的敏感词库，对网络上出现的相关舆情进行实时监测，并在出现异常情况或者敏感事件时及时预警，以帮助用户及时处理。
4. 可视化展示与报表生成：系统应提供直观的数据可视化展示功能，能够通过图表、词云等形式将分析结果直观地展示给用户，并能够按需生成舆情分析报告，方便用户了解和分享分析结果。
5. 用户权限管理与数据保护：系统应具备完善的用户权限管理功能，能够对用户进行身份验证和授权，保护敏感数据的安全性和隐私性，并能够对数据进行备份和恢复。
二、系统设计与实现1. 数据采集与处理为了能够高效地获取网络上的舆情数据，可以使用网络爬虫技术来实现数据的采集。
爬虫程序可以根据用户设定的规则定时抓取指定平台上的特定数据，将原始数据保存在数据库中。
为了提高数据处理的效率，可以使用分布式处理系统，如Hadoop、Spark等，将数据分片处理，并行化计算过程。
在数据清洗和整理阶段，可以使用自然语言处理技术，如分词、词性标注等，对文本进行预处理。
2. 情感分析与主题挖掘情感分析可以使用机器学习算法来实现，通过构建分类模型，将文本数据分类为积极、消极或中性情绪。
开题报告微博舆情管理平台数据分析系统的设计与实现
3）舆情监控系统的核心技术在于舆情分析引擎，涉及的最主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。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在其有效性方面还有很大的提高空间。
4．预期成果
通过与组员的配合，实现一个能对微博信息进行检测分析的平台；与已有的检测平台相比，实现更高的有效性，准确性；初步实现对指定简单微博关键词的预警监测。
1.数据采集（微博爬虫程序）功能的实现，抓取微博文本信息。
2.对收集到的文本信息进行数据分析，确定舆情热点关键词、分析用户身份关系
3.将分析结果进行数据呈现。
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）消息的自动采集分析，得出最近热点词，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
主要参考文献：
[1]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．2012.09
[2]王艺．《重大突发公共事件的微博舆情监测与引导初探》．贵州民族学院学报．2011.05
[3]杨涛．《智能信息处理技术在互联网舆情分析中的应用》(硕士学位论文)．同济大学．2008.05
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5.撰写毕业论文。
参考资料推荐：
1.王艺．《重大突发公共事件的微博舆情监测与引导初探》．贵州民族学院学报．2011.05c语言相关资料
2.张超．《文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究》(硕士学位论文)．北京邮电大学．2008.02
3.莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗．《一种相关话题微博信息的筛选规则学习算法》．中文信息学报．2012.09
1.数据采集（微博爬虫程序）功能的实现，抓取微博文本信息。
2.对收集到的文本信息进行数据分析，确定舆情热点关键词、分现。
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）消息的自动采集分析，得出最近热点词，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
开题报告微博舆情管理平台数据分析系统的设计与实现
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）基本内容和要求：
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的关注。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的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个网络舆情自动监控系统将有利于社会管理者们及时了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，避免矛盾的进一步恶化而造成更大的社会损失。现有舆情监测系统在采集、检索和分析模块中都是采用基于统计和特征关键词的方法，由于忽略了文本中的语义信息往往会导致分析结果的不精确。本毕业设计主要针对当前微博中用户身份定位、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，主要分为数据采集、数据挖掘分析和结果呈现三个部分。主要的工作分工如下：
毕业设计重点研究的问题：
1.对收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
毕业设计应完成的工作：
1.进行微博舆情监控方面现状的网络调研，熟悉微博管理系统的全过程；
2.熟悉微波舆情监控系统的工作流程，设计合理的分工方案；
3.熟练掌握c和php
4.陆浩．《网络舆情监测研究与原型实现》．北京邮电大学．2009.02
5.莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗．《一种相关话题微博信息的筛选规则学习算法》．中文信息学报．2012.09
6.杨涛．《智能信息处理技术在互联网舆情分析中的应用》(硕士学位论文)．同济大学．2008.05
rsen B，Aone C．Fast and effective text mining using linear-time document clustering．In：Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，San Diego：CA,1999．16—22．
其他要说明的问题：