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)

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介绍资料

《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测系统》任务书

任务类型:科研开发/产学研项目
任务周期:2025年5月—2025年12月(共8个月)
委托单位:[填写单位名称]
承担单位:[填写团队/实验室名称]
项目负责人:[姓名]
技术顾问:[百度千问大模型技术专家(可选)]

一、任务目标

  1. 核心目标
    • 构建基于Python+百度千问大模型的微博舆情分析预测系统,实现舆情信息从实时采集→多模态解析→情感主题建模→动态趋势预测→可视化预警的全流程自动化。
    • 突破传统舆情分析在语义歧义消除(如网络流行语、方言)、多模态数据融合(文本+表情符号+传播链)、动态预测精度(24小时预测误差<8%)三大技术瓶颈。
  2. 交付成果
    • 完成1套可部署的舆情分析系统(含4大模块:数据采集引擎、多模态分析模型、动态预测算法、可视化平台)。
    • 输出2项知识产权成果
      • 核心算法:基于LoRA微调的千问大模型轻量化部署方案
      • 软件著作:多模态舆情动态预测系统V1.0
    • 发表2篇高水平论文(CCF B类或中文核心期刊)。

二、任务内容与技术指标

(一)模块化任务分解

任务模块核心内容技术指标交付成果
1. 数据采集与预处理- 微博API v2.0接口调用(支持关键词/话题/用户定向采集)
- 反爬虫对抗策略(IP池+UA轮换+验证码识别)
- 多模态数据清洗(去重、降噪、方言转译)
- 采集速度:≥10万条/小时
- 数据清洗准确率:≥98%
- 方言识别率:≥85%(川渝/粤语)
数据采集引擎代码库+清洗规则配置表
2. 千问大模型微调- 基于LoRA的领域知识增强(医疗/教育/金融垂直领域)
- 多任务学习框架(情感分类+主题挖掘+传播预测)
- 模型轻量化部署(参数量压缩至1200万)
- 模型推理延迟:<1.2秒/1000条
- 情感分类准确率:≥92%(多分类任务)
- 主题一致性:Coherence Score≥0.7
微调后的千问大模型权重文件+微调代码
3. 动态预测算法- 时序特征提取(情感极性序列、转发层级深度、用户影响力指数)
- Transformer-LSTM混合预测模型
- 动态权重调整机制(突发舆情敏感度提升30%)
- 24小时预测误差:MAPE<8%
- 实时响应延迟:<5分钟
- 预测置信度:≥90%(置信区间±5%)
预测算法代码库+历史事件回溯报告
4. 可视化与预警- 舆情大屏(ECharts+PyQt5动态渲染)
- 传播路径溯源(5级转发深度可视化)
- 多级预警推送(企业微信/钉钉/短信)
- 可视化刷新频率:≤1分钟
- 预警准确率:≥95%(阈值可配置)
- 并发用户数:≥100
可视化系统安装包+用户操作手册

(二)关键技术要求

  1. 多模态融合
    • 文本(情感极性)、表情符号(语义映射表)、用户关系(PageRank影响力)、地理位置(区域热度)四类数据编码为1024维特征向量。
    • 示例:处理微博“🔥这波操作666[赞]@XX大学”时,需解析:
      • 🔥(热度权重+0.8)
      • 666(情感强度+3.0)
      • [赞](正向标签)
      • @XX大学(机构关联)
  2. 动态预测模型
    • 输入:时间序列化的舆情特征(每15分钟采样点)
    • 输出:未来24小时的热度趋势曲线(置信区间标注)、情感极性演变关键传播节点
  3. 系统性能
    • 并发处理能力:支持10万用户同时在线分析
    • 资源占用:CPU使用率≤70%,内存占用≤8GB(单节点部署)

三、任务进度安排

阶段时间关键任务交付物验收标准
1. 需求分析与方案设计2025.05.01-05.31- 完成20家政企用户需求调研
- 确定医疗/教育/金融3大垂直领域场景
- 输出技术方案(含架构图、接口定义)
需求规格说明书+技术方案文档用户签字确认
2. 算法开发与模型训练2025.06.01-09.30- 完成千问大模型LoRA微调(150万条标注数据)
- 开发多模态特征提取器
- 构建Transformer-LSTM预测模型
模型权重文件+训练日志+代码库模型通过5折交叉验证(准确率≥92%)
3. 系统集成与测试2025.10.01-11.30- 完成四大模块联调
- 开展压力测试(模拟百万级QPS)
- 优化系统性能(延迟<5分钟)
系统安装包+测试报告+部署手册通过第三方机构性能评估
4. 成果验收与推广2025.12.01-12.31- 完成用户验收测试(3家试点单位)
- 申请软件著作权
- 撰写技术论文
验收证书+用户使用报告+论文草稿用户满意度≥90%,论文录用

四、资源需求与保障

  1. 硬件资源
    • 开发服务器:4核16G(GPU可选NVIDIA A100)
    • 测试环境:阿里云ECS(8核32G×3台,支持分布式压力测试)
  2. 数据资源
    • 微博开放平台API权限(企业级账号)
    • 自建标注数据集:150万条微博(含情感标签、主题标签、传播关系)
  3. 技术保障
    • 百度千问大模型API调用权限(每日10万次免费额度)
    • 专家支持:每月1次技术答疑(百度飞桨团队)

五、风险评估与应对

风险类型风险描述应对措施
数据质量风险微博API返回数据存在噪声(如广告、垃圾信息)开发多阶段过滤规则(基于用户画像、内容特征、传播链)
模型泛化风险垂直领域数据不足导致领域适应性问题采用迁移学习+领域数据增强(如医疗舆情加入药品名称词典)
性能瓶颈风险高并发场景下模型推理延迟超标部署模型量化(FP16)并采用Redis缓存中间结果
政策合规风险微博数据采集可能涉及隐私合规问题匿名化处理用户ID,仅保留公开数据,遵循《个人信息保护法》

六、经费预算

项目金额(万元)说明
硬件设备8.0开发服务器租赁、云资源费用
数据标注5.0150万条微博标注(人工+自动标注工具)
模型训练12.0千问大模型API调用费用、GPU算力成本
测试验证3.0第三方性能测试、用户验收测试
论文发表2.0审稿费、差旅费
总计30.0

项目负责人签字:___________________
委托单位审核意见:___________________
日期:2025年4月


任务书特点说明

  1. 强技术落地性:明确模型参数量、推理延迟、预测误差等量化指标,确保可验收。
  2. 多场景适配:支持医疗、教育、金融3大垂直领域,增强系统通用性。
  3. 风险预控:针对数据质量、模型泛化、合规性等关键风险设计应对方案。
  4. 产学研结合:引入百度千问大模型技术专家支持,确保技术先进性。

运行截图

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