计算机毕业设计Python+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)

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介绍资料

任务书：基于Python与大模型的微博舆情分析系统及舆情预测

一、任务背景与目标

1. 任务背景

随着社交媒体的快速发展，微博已成为国内最重要的舆情传播平台之一，日均产生超2亿条博文，涵盖社会热点、突发事件、品牌口碑等多元话题。微博舆情具有传播速度快、情绪化明显、话题迭代频繁等特点，对政府治理、企业品牌管理、公共事件应对提出严峻挑战。传统舆情分析方法依赖人工标注与规则引擎，存在效率低、语义理解不足、预测滞后等问题。

基于大语言模型（LLM）的技术（如GPT-4、文心一言、通义千问）通过海量数据预训练，具备强大的自然语言理解与生成能力，可自动提取文本中的情感倾向、事件脉络与传播规律，为舆情分析提供智能化解决方案。本任务旨在构建一套基于Python与大模型的微博舆情分析系统，实现实时监测、传播分析、趋势预测等功能，辅助政府与企业快速响应舆情危机。

2. 任务目标

1. 开发微博舆情分析系统，实现以下核心功能：
   • 实时抓取微博热点话题数据；
   • 自动识别博文情感倾向（正面/负面/中性）与关键实体（人名、地名、品牌）；
   • 绘制话题传播路径图，计算传播速度与影响力指数；
   • 预测未来24小时舆情热度变化趋势；
   • 提供可视化仪表盘与预警报告。
2. 优化大模型性能，通过微调（Fine-tuning）与轻量化部署，提升模型在微博短文本上的分析精度与推理效率。
3. 验证系统有效性，通过案例分析与对比实验，证明系统在舆情监测与预测中的实用价值。

二、任务内容与要求

1. 数据采集与预处理

• 数据源：通过微博开放API（如Weibo Open API）或爬虫（Scrapy+Selenium）采集热点话题下的博文、评论、转发数据。
• 清洗规则：
  • 去除重复数据、广告链接、非中文内容；
  • 使用正则表达式提取话题标签（如#某品牌道歉#）、用户ID、发布时间等结构化信息；
  • 对缺失值进行填充或删除。
• 数据增强：通过回译（Back Translation）、同义词替换生成对抗样本，提升模型鲁棒性。
• 数据存储：结构化数据存入PostgreSQL，原始博文存入MongoDB。

2. 大模型微调与优化

• 基础模型选择：对比文心一言（ERNIE 4.0）、通义千问（Qwen-7B）、LLaMA2等开源模型在微博数据上的表现，选择综合性能最优者。
• 微调策略：
  • 任务适配：在情感分析、事件抽取、实体识别任务上分别微调，采用LoRA（Low-Rank Adaptation）降低参数量；
  • 数据构造：构建微博专属指令集（如“分析这条博文的情感倾向”），通过SFT（Supervised Fine-tuning）提升模型对社交媒体语体的理解能力；
  • 轻量化部署：使用TensorRT或ONNX Runtime优化模型推理速度，支持在单机（NVIDIA RTX 4090）或云端（AWS SageMaker）部署。
• 评估指标：采用准确率（Accuracy）、F1值、推理延迟（Latency）衡量模型性能。

3. 舆情传播分析模块

• 传播图构建：以用户为节点、转发关系为边，构建有向加权图，使用PageRank算法计算用户影响力排名。
• 关键节点识别：通过社区发现算法（如Louvain）划分用户群组，定位舆情发酵的核心传播者（如大V、水军）。
• 传播路径可视化：使用D3.js或PyVis绘制动态传播图，支持按时间轴回溯话题演化过程。
• 输出结果：生成传播路径报告，标注关键传播节点与时间节点。

4. 舆情预测模型

• 多模态输入：融合文本特征（大模型输出向量）、时间特征（小时/日/周周期）、外部特征（天气、节假日）构建特征矩阵。
• 混合预测模型：
  • 短期预测：使用Transformer解码器捕捉时间依赖性，输入为过去12小时的舆情热度序列；
  • 长期预测：结合XGBoost处理非线性关系（如政策发布对舆情的抑制效应），输入为短期预测结果与外部特征。
• 评估指标：采用MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、R²（决定系数）衡量预测精度。
• 输出结果：生成未来24小时舆情热度预测曲线与置信区间。

5. 系统实现与测试

• 技术栈：
  • 后端：Python（FastAPI框架）+ PostgreSQL（存储结构化数据） + MongoDB（存储原始博文）；
  • 前端：React + ECharts（可视化仪表盘）；
  • 部署：Docker容器化部署，支持横向扩展。
• 测试方案：
  • 功能测试：验证数据采集、情感分析、预测等模块的正确性；
  • 性能测试：在10万级并发请求下测试系统响应时间（目标<500ms）；
  • 对比实验：与基于BERT的传统模型对比，验证大模型在精度与效率上的优势。
• 输出结果：系统测试报告与用户手册。

6. 案例验证与报告撰写

• 案例选择：以2023年“某品牌舆情事件”为案例，验证系统在实际场景中的有效性。
• 报告内容：
  • 系统功能演示截图；
  • 预测结果与实际舆情走势对比图；
  • 系统优化建议与未来改进方向。
• 输出结果：案例分析报告与学术论文（目标发表1-2篇核心期刊论文）。

三、任务计划与进度安排

阶段	时间	任务内容
1	2024.01-2024.03	文献调研、数据集构建、基础模型选型
2	2024.04-2024.06	大模型微调、传播分析算法开发、前端原型设计
3	2024.07-2024.09	预测模型训练、系统前后端开发、Docker部署
4	2024.10-2024.12	系统测试、案例验证、论文撰写与答辩准备

四、任务交付成果

1. 系统代码：完整可运行的微博舆情分析系统源代码（GitHub仓库链接）。
2. 数据集：清洗后的微博舆情数据集（含标注信息）。
3. 模型文件：微调后的大模型权重文件（.pt或.bin格式）。
4. 测试报告：系统功能测试、性能测试与对比实验报告。
5. 案例报告：基于真实舆情事件的案例分析报告。
6. 学术论文：1-2篇核心期刊论文（或会议论文）。
7. 软件著作权：系统软件著作权登记证书（可选）。

五、任务考核方式

1. 中期检查（2024.06）：
   • 提交大模型微调报告与传播分析算法原型；
   • 演示数据采集与清洗流程。
2. 终期验收（2024.12）：
   • 提交完整系统与测试报告；
   • 现场演示系统功能（如实时舆情监测、预测曲线生成）；
   • 答辩论文核心内容。

六、任务负责人与参与人员

• 负责人：XXX（研究方向：自然语言处理、社交媒体分析）
• 参与人员：
  • XXX（数据采集与清洗）
  • XXX（大模型微调与优化）
  • XXX（传播分析与可视化）
  • XXX（预测模型与系统测试）

七、备注

1. 本任务需协调微博开放API的访问权限，确保数据采集合法合规。
2. 大模型微调需使用高性能计算资源（如GPU集群），需提前申请资源支持。
3. 系统开发需遵循Python代码规范（如PEP 8）与前后端分离架构原则。

任务下达单位：XXX实验室/研究所
任务下达日期：2024年XX月XX日
负责人签字：_____________

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（注：本任务书可根据实际需求调整细节，需经指导教师与项目负责人审核通过后生效。）

运行截图

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