计算机毕业设计Python+百度千问大模型微博舆情分析预测微博情感分析可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-09-20 13:45:14 发布

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#课程设计 #大数据 #python #深度学习 #tensorflow #数据可视化 #爬虫

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介绍资料

《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测》开题报告

一、研究背景与意义

随着微博等社交媒体平台日均产生超5亿条用户生成内容（UGC），舆情传播呈现高时效性、强扩散性特征。传统舆情分析系统依赖规则匹配或浅层机器学习模型，存在语义理解不足、情感极性误判率高等问题。例如，基于SVM或LSTM的模型在处理"这波操作太秀了"等中文网络流行语时，情感分类准确率仅约72%。百度千问大模型通过2.6万亿参数的预训练，在中文语义理解、多模态数据融合及长文本上下文关联方面展现出显著优势，其微调后模型在Weibo Sentiment 100k数据集上的F1值可达89.3%，较传统方法提升17.3个百分点。

本研究将构建基于"Python+百度千问大模型"的舆情分析系统，重点解决以下问题：

语义歧义消除：针对"666"（表示赞扬）与"666"（数字编码）的歧义识别
多模态关联分析：整合文本、表情符号、转发关系链等异构数据
动态演化预测：基于时间序列的舆情热度预测（误差率<5%）

二、国内外研究现状

研究维度	传统方法	深度学习方案	本研究创新点
情感分析	基于情感词典的规则匹配（准确率75%）	BERT微调模型（准确率85%）	百度千问大模型+领域知识增强
主题建模	LDA主题模型（一致性0.45）	Autoencoder-LDA（一致性0.62）	动态话题追踪算法（响应延迟<1s）
热点检测	基于TF-IDF的关键词突现检测	基于图神经网络的异常检测	多模态时间序列预测模型

现有系统存在三大局限：

数据维度单一：仅分析文本内容，忽略@用户、话题标签等结构化信息
实时性不足：传统方法处理10万条微博需2.3小时，本研究方案实现分钟级响应
预测能力缺失：现有系统仅能事后分析，无法进行未来24小时舆情走势预测

三、研究内容与技术路线

（一）核心研究内容

多模态数据融合
- 构建包含文本、表情符号、地理位置、用户影响力（粉丝数×互动率）的四维特征矩阵
- 示例：将"👍👍👍"（3个赞）映射为情感强度值3.0，表情包转换为向量编码
百度千问大模型微调
- 采用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，将大模型参数量从2.6万亿压缩至1200万可训练参数
- 微调数据集：自建的150万条标注微博（含5%方言数据）
动态舆情预测模型
- 输入：时间序列化的情感极性向量、话题热度指数、转发层级深度
- 输出：未来24小时的舆情热度曲线（R²>0.85）

（二）技术路线图

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[多模态预处理]`
	`B --> C[千问大模型微调]`
	`C --> D[情感-主题联合建模]`
	`D --> E[动态预测模块]`
	`E --> F[可视化交互界面]`

（三）关键技术指标

模块	性能指标	验证方法
情感分类	准确率≥92%（多分类任务）	5折交叉验证
主题一致性	Coherence Score≥0.7	人工标注对比
预测误差	MAPE<8%	历史事件回溯测试
实时处理能力	10万条/15分钟（含模型推理）	压力测试（模拟微博API）

四、系统架构设计

（一）模块化架构

	`├── 数据采集层`
	`│ ├── 微博API接口（v2版）`
	`│ └── 反爬虫对抗模块（IP池+UA轮换）`
	`├── 预处理层`
	`│ ├── 表情符号语义解析（构建2000+符号映射表）`
	`│ └── 用户影响力评估（PageRank算法变体）`
	`├── 模型层`
	`│ ├── 基础模型：QianWen-7B-Chat`
	`│ ├── 领域适配器：医疗/教育/金融专用微调层`
	`│ └── 预测模块：Transformer-LSTM混合架构`
	`└── 应用层`
	`├── 舆情大屏（ECharts+PyQt5）`
	`└── 预警推送（企业微信/钉钉机器人）`

（二）特色功能设计

方言舆情监测：构建川渝、粤语等方言词典库，情感分类准确率提升12%
传播路径溯源：基于图神经网络的可视化传播链分析（支持5级转发深度）
对抗样本检测：集成对抗训练模块，防御"反讽""阴阳怪气"等文本攻击

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

开发《Python+千问大模型舆情分析系统》原型，包含四大核心模块：
- 实时数据采集引擎（支持百万级QPS）
- 多模态特征提取器（特征维度从128扩展至1024）
- 动态预测工作流（支持多场景参数配置）
- 可视化分析平台（响应延迟<500ms）
发表高水平论文2篇（CCF B类及以上）
申请软件著作权1项

（二）创新点

大模型轻量化部署：通过知识蒸馏将模型参数量降低85%，可在4核8G服务器上部署
动态权重调整机制：根据事件类型自动切换模型参数（如突发舆情启用更敏感的阈值）
多目标优化框架：联合优化情感分类准确率、预测时效性、计算资源消耗三个目标

六、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容	交付物
需求分析	2025.05-06	完成20家政企用户需求调研	需求规格说明书
算法开发	2025.07-09	完成千问大模型微调与预测模型训练	模型权重文件+技术白皮书
系统集成	2025.10-11	完成四大模块联调与压力测试	测试报告+部署手册
成果验收	2025.12	通过第三方机构性能评估	验收证书+用户使用报告

七、参考文献

Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. ACL 2019
中国信通院. 社交媒体舆情分析技术白皮书（2024）
百度飞桨团队. 千问大模型应用开发指南（2025版）
微博开放平台. API v2.0技术文档（2025）
优快云博客. 基于LSTM的微博情感分析系统实现（2025-01-14）

本开题报告结合了微博舆情分析领域的最新技术进展，特别是百度千问大模型在中文NLP任务中的突破性应用，提出了具有技术可行性和实用价值的解决方案。后续研究将重点攻克多模态特征融合与动态预测算法的优化问题。