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)-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Python+大模型微博舆情分析系统及舆情预测》的任务书模板，涵盖任务目标、分解、技术要求、时间安排及验收标准等内容，供参考：

任务书

项目名称：基于Python与大模型的微博舆情分析系统及舆情预测研究
项目负责人：XXX
起止时间：XXXX年XX月XX日—XXXX年XX月XX日
项目类型：科研创新/毕业设计/横向课题

一、任务背景与目标

1.1 背景说明

微博作为国内最大的社交媒体平台，日均产生超2亿条短文本内容，是舆情传播的核心载体。传统舆情分析方法（如关键词匹配、情感词典）难以应对网络语言的多样性（如缩写、反讽、方言转写）和实时性需求。大语言模型（LLMs）凭借其强大的语义理解能力，为短文本舆情分析提供了新范式，但存在推理速度慢、领域适配性差等问题。

1.2 总体目标

构建一套基于Python的微博舆情分析系统，实现以下功能：

舆情监测：实时采集微博公开数据，完成情感分析、主题检测与传播路径可视化。
舆情预测：融合大模型语义特征与时间序列分析，预测舆情热度趋势（如72小时爆发概率）。
系统优化：通过模型轻量化（知识蒸馏）、流式计算（Apache Flink）等技术提升实时性。

二、任务分解与子目标

2.1 任务模块划分

模块	子任务
数据采集与清洗	1. 使用Scrapy框架爬取微博公开数据（需遵守API规范）； 2. 清洗噪声数据（广告、水军、重复内容）。
情感分析	1. 微调LLaMA-2模型，优化对网络用语（如“绝绝子”“泰酷辣”）的识别； 2. 结合规则引擎修正模型误判（如否定句）。
主题检测	1. 基于BERTopic聚类算法动态识别热点话题； 2. 构建领域关键词词典（如“淄博烧烤”“核废水”）。
传播分析	1. 绘制传播路径图（基于用户转发关系）； 2. 计算关键传播节点（PageRank算法）。
舆情预测	1. 提取用户影响力（粉丝数、认证等级）、情感变化率等特征； 2. 构建LSTM+Transformer混合预测模型。
系统部署	1. 开发Web可视化界面（Django+ECharts）； 2. 部署轻量化模型（TensorRT加速）。

2.2 关键技术指标

情感分析准确率：≥90%（测试集F1-score）；
主题检测NMI值：≥0.85（与人工标注对比）；
预测模型MAPE：≤15%（72小时热度预测误差）；
系统响应时间：≤3秒（单条微博分析延迟）。

三、技术路线与实施方法

3.1 技术选型

开发语言：Python 3.10（主语言）+ Shell（脚本辅助）；
框架与库：
- 数据采集：Scrapy + Selenium（动态页面渲染）；
- 自然语言处理：HuggingFace Transformers + PyTorch；
- 时间序列分析：Prophet + StatsModels；
- 可视化：ECharts + PyQt（桌面端备用）；
- 部署：Docker + Nginx（Web服务） + ONNX Runtime（模型加速）。

3.2 实施步骤

数据准备阶段：
- 爬取微博公开数据（需通过OAuth2.0认证，避免IP封禁）；
- 标注情感极性（正面/中性/负面）与主题类别（如“社会事件”“娱乐八卦”）；
- 构建领域词典（如网络流行语、行业术语）。
模型训练阶段：
- 情感分析模型：
  - 预训练：使用中文CLUE数据集（如ChnSentiCorp）初始化LLaMA-2；
  - 微调：在标注的微博数据上采用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法降低计算成本；
  - 规则后处理：识别“不+正面词”（如“不推荐”）等反讽表达。
- 预测模型：
  - 特征工程：提取用户历史行为（如发帖频率、互动率）、情感熵（情绪波动程度）等；
  - 模型融合：将BERT输出的语义特征与LSTM时序特征拼接，输入Transformer编码器。
系统集成阶段：
- 开发RESTful API接口（FastAPI框架），支持第三方系统调用；
- 实现流式数据处理（Kafka消息队列 + Flink实时计算）；
- 优化模型推理速度（TensorRT量化、OP优化）。

四、时间安排与里程碑

阶段	时间	交付物
需求分析	第1-2周	《需求规格说明书》（含功能清单、非功能需求）；
数据准备	第3-5周	标注数据集（1万条）、领域词典、爬虫代码库；
模型开发	第6-10周	情感分析模型（v1.0）、主题检测模型（v1.0）、预测基线模型（LSTM）；
系统实现	第11-14周	Web界面原型、API文档、单元测试报告；
优化测试	第15-16周	性能优化报告（含模型压缩、并行计算方案）、用户手册；
验收总结	第17周	系统演示视频、论文初稿、源代码（GitHub托管）。

五、验收标准与成果形式

5.1 验收标准

功能完整性：系统需实现任务书中列明的全部功能模块；
性能达标：关键指标（如准确率、响应时间）需满足技术路线要求；
代码规范：符合PEP 8标准，注释覆盖率≥30%，关键算法需附流程图；
文档齐全：需提交《用户手册》《技术白皮书》《测试报告》等文档。

5.2 成果形式

软件系统：可运行的Python程序包（含依赖清单requirements.txt）；
数据集：脱敏后的微博标注数据集（10万条，公开部分需获授权）；
论文：至少1篇核心期刊或国际会议论文（如EMNLP、CIKM）；
专利/软著：申请1项软件著作权（可选）。

六、风险评估与应对措施

风险类型	描述	应对方案
数据获取风险	微博API限制爬取频率，可能导致数据量不足。	采用分布式爬虫（Scrapy-Redis）+ 代理IP池；补充历史数据（如WeiboScope公开集）。
模型性能风险	大模型推理速度慢，无法满足实时性需求。	使用知识蒸馏（DistilBERT）压缩模型；启用GPU加速（CUDA + cuDNN）。
伦理合规风险	用户隐私数据泄露或分析结果被滥用。	严格脱敏处理（如隐藏用户ID、地理位置）；声明系统仅用于学术研究/公共安全。