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)-优快云博客

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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

一、项目名称

基于Python与百度千问大模型的微博舆情智能分析与趋势预测系统

二、项目背景与目标

1. 背景

微博作为中国头部社交媒体平台，日均产生超1.2亿条公开内容，覆盖热点事件传播、公众情绪表达、品牌口碑监测等场景。传统舆情分析技术面临以下挑战：

语义理解局限：对隐喻、反讽、网络新梗的识别准确率不足60%；
多模态数据割裂：图文、视频评论的情感关联分析缺失；
预测滞后性：舆情趋势预测依赖人工经验，预警延迟超30分钟。

百度千问大模型（ERNIE Bot）具备千亿参数级语义理解能力，支持图文跨模态对齐与实时推理，为舆情分析提供技术突破口。

2. 目标

核心目标：构建支持“多模态舆情实时采集-深度语义解析-趋势预测-可视化交互”的全流程分析系统，实现以下功能：

分钟级舆情监测：实时抓取微博文本、图片、视频评论，覆盖热点事件全生命周期；
多模态情感融合：结合文本语义、图片视觉特征、视频弹幕，生成综合舆情评分（0~1分）；
趋势精准预测：基于Transformer-LSTM混合模型，预测未来24小时舆情热度演化轨迹（误差≤15%）；
决策支持交互：提供舆情沙盘模拟功能，支持用户干预策略效果预判。

三、项目任务与分工

1. 任务分解

任务模块	子任务	交付成果
数据采集与预处理	1. 微博API+Scrapy混合采集框架开发 2. 多模态数据清洗（OCR、ASR转写） 3. 增量式数据存储优化	1. 每日百万级数据采集能力 2. 结构化数据集（含文本、图片URL、视频弹幕） 3. 数据存储方案文档
多模态舆情分析	1. 千问大模型微调（情感分析、主题分类） 2. 图文跨模态情感对齐模块开发 3. 复杂语义识别（隐喻、反讽）	1. 模型接口文档 2. 多模态舆情评分API（准确率≥88%） 3. 语义理解测试报告
趋势预测建模	1. 舆情特征工程（传播速度、情感熵、用户影响力） 2. Transformer-LSTM混合模型训练 3. 模型部署与推理优化	1. 特征定义文档 2. 预测模型权重文件 3. 预测性能测试报告（MAPE≤15%）
可视化与交互系统	1. Web前端开发（Vue.js+Echarts） 2. 后端API设计（Django框架） 3. 舆情沙盘功能实现	1. 可视化原型系统 2. API接口文档 3. 用户操作手册
系统集成与测试	1. 模块间数据流对接 2. 真实舆情事件压力测试（如“315晚会”场景） 3. 系统性能调优	1. 集成测试报告 2. 系统部署文档 3. 性能优化方案

2. 分工与职责

角色	职责	人员配置
项目负责人	统筹技术路线、协调资源、把控进度	1人
算法工程师	大模型微调、预测模型开发、多模态融合算法实现	2人
全栈开发工程师	数据采集框架开发、前后端系统集成、API设计与实现	2人
测试工程师	制定测试用例、执行压力测试、输出性能报告	1人
领域专家顾问	提供舆情分析业务指导、验证模型合理性	1人（兼职）

四、技术方案与实施路径

1. 技术选型

层级	技术栈	版本要求
数据采集	Python 3.10 + Scrapy + 微博开放平台API	Scrapy 2.11, Pandas 2.2
模型推理	百度千问大模型API + PaddlePaddle深度学习框架	ERNIE Bot 3.5, Paddle 2.6
后端开发	Django 4.2 + Redis缓存 + MySQL 8.0	支持高并发API请求
前端开发	Vue.js 3.4 + Echarts 5.5 + WebSocket实时通信	支持动态数据渲染与交互
部署环境	Docker容器化 + Kubernetes集群 + 阿里云ECS（4核16GB×3节点）	支持弹性扩容与故障恢复

2. 关键技术实现

（1）多模态舆情分析模型

文本语义解析：调用千问大模型API，提取情感极性（0~1分）、主题标签（如“食品安全”“政策争议”）；
图片情感识别：通过千问图文对齐模块，计算图片与文本情感一致性得分（公式：S=α⋅TextScore+β⋅ImageScore，α=0.7, β=0.3）；
复杂语义识别：基于千问Prompt Engineering技术，设计隐喻识别提示词（如“分析文本是否包含反讽：这条新闻太‘正能量’了！”）。

（2）舆情趋势预测模型

特征工程：
- 传播特征：转发量、评论量、点赞量；
- 情感特征：负面情绪占比、情感熵（公式：H=−∑pilogpi，pi为情感类别概率）；
- 用户特征：粉丝数、认证等级、历史活跃度。
模型架构：
mermaid

graph TD
A[输入特征] --> B[Transformer编码器]
B --> C[LSTM时序预测]
C --> D[全连接层输出]
D --> E[舆情热度预测值]

（3）舆情沙盘模拟功能

干预策略设计：支持用户设置参数（如官方回应时间、话题引导强度）；
效果预测：基于历史干预数据与实时舆情特征，预测干预后热度变化曲线。

五、项目进度安排

阶段	时间节点	里程碑	交付物
需求分析	2025.05.01-	完成政府、企业需求调研，输出《舆情分析系统需求规格说明书》	需求文档、原型设计图
技术验证	2025.05.15-	完成千问大模型微调测试，多模态情感识别准确率达85%	模型测试报告、API调用文档
核心开发	2025.06.01-	完成数据采集、分析、预测模块开发，系统支持端到端数据流	原型系统、接口文档
集成测试	2025.09.01-	通过“315晚会”舆情事件压力测试，系统响应延迟≤500ms	测试报告、性能优化方案
验收交付	2025.10.15-	完成用户培训与系统部署，输出《舆情分析系统操作手册》	部署文档、用户手册、源代码

六、质量保障与风险管理

1. 质量保障

代码规范：遵循PEP 8标准，使用SonarQube进行静态代码扫描；
测试覆盖率：单元测试覆盖率≥85%，集成测试通过率100%；
性能基准：系统支持10万QPS并发请求，预测误差≤15%。

2. 风险应对

风险项	应对措施
微博API调用限制	申请企业级API权限，开发分布式爬虫节点，实现动态IP切换
千问大模型调用成本过高	采用模型蒸馏技术压缩模型体积，结合本地缓存降低调用频率
舆情预测模型泛化性不足	引入对抗训练（FGSM）增强鲁棒性，在跨领域数据集（如微博、知乎）上联合训练

七、预期成果与验收标准

1. 成果形式

系统原型：支持分钟级舆情预警，舆情识别准确率≥88%，预测误差≤15%；
数据集：开源“Weibo-MMD”多模态舆情数据集（含50万条文本-图片对，标注情感、主题）；
技术文档：包括系统设计文档、API接口文档、用户操作手册；
学术产出：发表1篇CCF-C类会议论文，申请1项软件著作权。

2. 验收标准

指标	验收要求
舆情识别准确率	文本情感分析F1值≥0.88，图文一致性评分误差≤0.1
趋势预测误差	MAPE（平均绝对百分比误差）≤15%
系统响应时间	实时分析延迟≤500ms，批量数据处理速度≥10万条/分钟
用户满意度	通过30人用户测试，系统易用性评分≥4.5/5分

项目负责人签字：_________
日期：2025年5月1日