计算机毕业设计Python+千问大模型微博舆情预测 微博舆情分析系统 微博爬虫 微博大数据(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

《Python + 千问大模型微博舆情预测》任务书

一、项目基本信息

1. 项目名称：Python + 千问大模型微博舆情预测
2. 项目负责人：[姓名]
3. 项目成员：[成员 1 姓名]、[成员 2 姓名]……
4. 项目起止时间：[开始日期]-[结束日期]

二、项目背景与目标

（一）项目背景

在信息爆炸的时代，微博作为重要的社交媒体平台，每天都会产生海量用户生成内容，其中蕴含着丰富的舆情信息。及时准确地预测微博舆情走向，对于政府、企业等主体把握社会动态、制定决策、应对危机至关重要。近年来，Python 凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，在数据分析领域得到广泛应用；千问大模型等先进语言模型具备出色的语言理解和生成能力，为舆情预测提供了新的技术途径。本项目旨在结合两者优势，实现对微博舆情的精准预测。

（二）项目目标

1. 短期目标
   • 完成微博舆情数据的采集、清洗和标注，构建高质量的数据集。
   • 掌握千问大模型的调用方法，实现其对微博文本的特征提取。
   • 基于提取的特征，初步构建微博舆情预测模型，并完成模型的初步训练。
2. 中期目标
   • 优化微博舆情预测模型，提高模型的准确性和稳定性。
   • 开发基于 Python 的微博舆情预测系统原型，实现数据可视化展示和基本预测功能。
3. 长期目标
   • 完成微博舆情预测系统的完整开发与测试，确保系统在实际应用中稳定运行。
   • 对项目成果进行总结和评估，撰写项目报告和学术论文，将研究成果进行推广和应用。

三、项目任务与分工

（一）数据采集与预处理

1. 任务内容
   • 设计微博数据采集方案，利用微博 API 或网络爬虫技术收集相关微博数据，包括文本内容、发布时间、用户信息等。
   • 对采集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和无关信息。
   • 对清洗后的数据进行标注，为后续模型训练提供监督信息。
2. 任务分工
   • [成员 1 姓名]：负责微博数据采集方案的制定和实施，编写数据采集代码。
   • [成员 2 姓名]：负责数据清洗和标注工作，制定数据清洗规则和标注标准。

（二）千问大模型特征提取

1. 任务内容
   • 研究千问大模型的 API 调用方法，熟悉其输入输出格式。
   • 调用千问大模型对微博文本进行特征提取，获取文本的向量表示。
   • 分析提取的特征与微博舆情之间的关系，对特征进行进一步优化。
2. 任务分工
   • [成员 3 姓名]：负责千问大模型 API 的调用和特征提取代码的编写。
   • [成员 4 姓名]：负责特征分析和优化工作，与数据采集与预处理小组沟通协作。

（三）模型构建与优化

1. 任务内容
   • 选择合适的机器学习和深度学习算法，结合千问大模型提取的特征，构建微博舆情预测模型。
   • 使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
   • 对模型进行评估和优化，采用交叉验证、正则化等方法防止过拟合。
2. 任务分工
   • [成员 5 姓名]：负责模型算法的选择和模型构建代码的编写。
   • [成员 6 姓名]：负责模型训练、评估和优化工作，记录实验结果和分析报告。

（四）系统开发与测试

1. 任务内容
   • 使用 Python 开发微博舆情预测系统，集成数据采集、预处理、模型预测等功能。
   • 设计系统的用户界面，实现数据的可视化展示和预测结果的实时更新。
   • 对系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试和安全测试，修复系统中的漏洞和问题。
2. 任务分工
   • [成员 7 姓名]：负责系统架构设计和开发工作，编写系统核心代码。
   • [成员 8 姓名]：负责系统测试工作，编写测试用例和测试报告。

（五）项目总结与成果推广

1. 任务内容
   • 对项目的研究过程和成果进行总结，撰写项目报告和学术论文。
   • 参加相关学术会议和研讨会，推广项目研究成果，与同行进行交流和合作。
   • 探索项目成果在实际应用中的转化途径，为政府、企业等提供舆情预测服务。
2. 任务分工
   • [项目负责人]：负责项目总结和成果推广的整体规划和协调工作。
   • 全体项目成员：参与项目报告和学术论文的撰写，协助进行成果推广和应用。

四、项目进度安排

（一）第一阶段（第 1 - 2 个月）：项目启动与数据准备

1. 召开项目启动会议，明确项目目标、任务和分工。
2. 查阅相关文献，了解微博舆情预测的研究现状和技术方法。
3. 制定微博数据采集方案，开始采集微博数据。
4. 完成数据清洗和标注工作，构建初步的数据集。

（二）第二阶段（第 3 - 4 个月）：特征提取与模型构建

1. 研究千问大模型的调用方法，实现其对微博文本的特征提取。
2. 分析提取的特征，对特征进行优化和选择。
3. 选择合适的算法，构建微博舆情预测模型，并进行初步训练。
4. 对模型进行初步评估，记录实验结果。

（三）第三阶段（第 5 - 6 个月）：模型优化与系统开发

1. 根据模型评估结果，对模型进行优化和改进，提高模型的准确性和稳定性。
2. 开发基于 Python 的微博舆情预测系统原型，实现数据可视化展示和基本预测功能。
3. 对系统进行初步测试，修复系统中的漏洞和问题。

（四）第四阶段（第 7 - 8 个月）：系统完善与成果总结

1. 完善微博舆情预测系统的功能，优化系统性能和用户体验。
2. 对项目的研究过程和成果进行全面总结，撰写项目报告和学术论文初稿。
3. 组织项目内部评审，对项目报告和学术论文进行修改和完善。

（五）第五阶段（第 9 - 10 个月）：成果推广与应用

1. 参加相关学术会议和研讨会，推广项目研究成果。
2. 探索项目成果在实际应用中的转化途径，与潜在用户进行沟通和合作。
3. 完成项目报告和学术论文的最终定稿，提交项目验收材料。

五、项目资源需求

（一）硬件资源

1. 服务器：用于部署微博舆情预测系统和存储数据，要求具备较高的计算能力和存储容量。
2. 计算机：项目成员日常开发使用的计算机，配置要求满足 Python 开发和数据处理的需求。

（二）软件资源

1. 操作系统：Linux 或 Windows 操作系统。
2. 开发工具：Python 开发环境（如 Anaconda）、集成开发环境（如 PyCharm）、数据库管理系统（如 MySQL）等。
3. 千问大模型 API 调用权限和相关开发文档。

（三）数据资源

1. 微博数据：通过微博 API 或网络爬虫技术采集的微博文本数据、用户信息等。
2. 标注数据：对采集到的微博数据进行人工标注，作为模型训练的监督信息。

六、项目风险管理

（一）技术风险

1. 风险描述：千问大模型 API 调用可能出现异常，影响特征提取的顺利进行；模型训练过程中可能出现过拟合或欠拟合问题，导致模型性能不佳。
2. 应对措施：提前熟悉千问大模型 API 的使用文档，准备备用方案；在模型训练过程中采用交叉验证、正则化等方法防止过拟合，及时调整模型参数。

（二）数据风险

1. 风险描述：微博数据采集可能受到微博平台限制，导致数据量不足或数据质量不高；数据标注过程中可能出现标注错误，影响模型训练效果。
2. 应对措施：与微博平台沟通协调，争取更多的数据采集权限；制定严格的数据标注标准和审核机制，对标注数据进行多次审核和修正。

（三）进度风险

1. 风险描述：项目实施过程中可能出现任务延期的情况，导致项目无法按时完成。
2. 应对措施：制定详细的项目进度计划，明确各阶段的任务和时间节点；定期召开项目进度会议，及时解决项目中出现的问题，调整项目进度计划。

七、项目验收标准

（一）数据集验收

1. 构建的微博舆情数据集规模满足项目需求，数据质量高，标注准确。
2. 数据集格式规范，便于后续模型训练和使用。

（二）模型验收

1. 微博舆情预测模型在测试数据集上的准确率、召回率、F1 值等指标达到项目预期目标。
2. 模型具有良好的稳定性和泛化能力，在不同数据集上的表现一致。

（三）系统验收

1. 基于 Python 的微博舆情预测系统功能完整，能够实现数据采集、预处理、模型预测、数据可视化展示等功能。
2. 系统界面友好，操作简便，响应速度快，能够稳定运行。

（四）文档验收

1. 项目报告内容完整，包括项目背景、目标、方法、过程、结果和结论等部分，逻辑清晰，数据准确。
2. 学术论文符合学术规范，具有一定的创新性和学术价值。

项目负责人（签字）：[姓名]

日期：[具体日期]

运行截图

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