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

最新推荐文章于 2025-07-18 14:35:46 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计 python 开发语言大数据 spark hadoop 毕业设计

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介绍资料

任务书：Python+Django大模型微博舆情分析系统——微博舆情预测

一、项目背景与目标

1.1 背景

微博作为中国最大的社交媒体平台之一，日均产生超2亿条用户动态，涵盖社会热点、品牌口碑、突发事件等多元舆情信息。传统舆情分析工具依赖关键词匹配和浅层情感分类，难以应对微博数据的海量性、实时性和语义复杂性。近年来，大模型（如BERT、GPT、LLaMA）在自然语言处理（NLP）领域取得突破，结合Python的生态优势（如Scrapy、Pandas、TensorFlow）和Django框架的快速开发能力，可构建高效、智能的微博舆情分析系统，实现从数据采集、情感分析到舆情预测的全流程自动化。

1.2 目标

短期目标：开发基于Python+Django的微博舆情分析原型系统，支持实时数据采集、情感分类和热点话题提取。
长期目标：集成大模型与多模态分析技术，实现高精度舆情预测，为政府、企业和媒体提供决策支持。
量化指标：
- 系统支持10万级QPS（每秒查询率）。
- 情感分类准确率≥90%，热点话题提取F1值≥0.85。
- 舆情热度预测误差≤15%。

二、任务分解与责任分配

2.1 数据采集与预处理模块

任务内容：
- 使用Scrapy框架爬取微博公开数据（文本、图片、用户信息）。
- 通过Kafka实现实时数据流处理，解决反爬机制（如IP封禁、验证码）。
- 数据清洗：去重、去噪、中文分词（Jieba）、实体识别（LTP）。
责任人：数据组（张三、李四）
时间节点：2024年1月-2024年3月

2.2 大模型情感分析与主题提取模块

任务内容：
- 微调BERT模型进行情感分类（正面/负面/中性），优化超参数（学习率、批次大小）。
- 使用BERTopic算法提取热点话题，结合TF-IDF过滤低频词。
- 集成BLIP模型分析图片中的舆情信息（如敏感场景识别）。
责任人：算法组（王五、赵六）
时间节点：2024年4月-2024年6月

2.3 舆情预测模型构建模块

任务内容：
- 时间序列预测：基于Prophet模型预测未来24小时热度趋势（转发量、评论量）。
- 语义驱动预测：使用GPT-2生成未来舆情文本，评估情感倾向变化。
- 传播图预测：构建用户关系图（GraphSAGE），识别关键传播节点。
责任人：预测组（孙七、周八）
时间节点：2024年7月-2024年9月

2.4 Django系统开发与部署模块

任务内容：
- 前端：使用ECharts实现舆情热力图、情感分布饼图、时间序列趋势图。
- 后端：基于Django REST Framework开发API接口，支持实时查询与预警推送。
- 部署：通过Docker容器化部署，Nginx负载均衡应对高并发。
责任人：开发组（吴九、郑十）
时间节点：2024年10月-2024年12月

2.5 系统测试与优化模块

任务内容：
- 功能测试：验证数据采集、分析、预测全流程正确性。
- 压力测试：模拟10万级QPS，优化系统响应延迟（目标≤500ms）。
- 模型迭代：根据测试结果调整大模型参数（如BERT层数、GPT-2生成长度）。
责任人：测试组（钱十一、冯十二）
时间节点：2025年1月-2025年2月

三、技术路线与工具选型

3.1 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集: Scrapy+Kafka] --> B[数据清洗: Pandas+Jieba]`
	`B --> C[情感分析: BERT]`
	`B --> D[主题提取: BERTopic]`
	`B --> E[多模态分析: BLIP]`
	`C --> F[舆情预测]`
	`D --> F`
	`E --> F`
	`F --> G[时间序列: Prophet]`
	`F --> H[语义生成: GPT-2]`
	`F --> I[传播图: GraphSAGE]`
	`G --> J[Django可视化]`
	`H --> J`
	`I --> J`

3.2 工具选型

模块	技术栈
数据采集	Scrapy、Selenium、Kafka
数据存储	MySQL（结构化）、MongoDB（非结构化）
大模型	BERT、GPT-2、BLIP、BERTopic
时间序列预测	Prophet、LSTM
图神经网络	PyTorch Geometric、GraphSAGE
后端开发	Django、Django REST Framework
前端可视化	ECharts、Vue.js
部署	Docker、Nginx、Kubernetes