计算机毕业设计Python+Django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+Django微博舆情分析系统——微博舆情预测》的任务书模板，供参考：

随着社交媒体的快速发展，微博已成为公众表达观点和传播信息的重要平台。舆情分析系统能够实时监测微博数据，挖掘用户情感倾向、热点话题及传播趋势，为政府、企业或机构提供决策支持。本任务旨在开发一套基于Python和Django框架的微博舆情分析系统，重点实现舆情数据的采集、处理、分析及预测功能。

功能目标：
- 实现微博数据的实时采集与清洗。
- 构建情感分析模型，识别用户情感倾向（正面/负面/中性）。
- 提取热点话题并分析传播路径。
- 基于历史数据训练预测模型，实现舆情趋势预测。
- 开发可视化界面，展示分析结果与预测趋势。
技术目标：
- 使用Python完成数据处理与机器学习建模。
- 基于Django框架搭建Web应用，实现前后端交互。
- 集成第三方API（如微博开放平台、百度AI情感分析等）。
- 部署系统至服务器，支持高并发访问。

任务内容：
- 使用Scrapy或微博开放平台API爬取微博数据（文本、时间、用户信息、转发/评论数等）。
- 数据清洗：去除噪声、处理缺失值、统一编码格式。
- 数据存储：设计MySQL/MongoDB数据库模型，存储原始数据与清洗后数据。
负责人：数据组
交付物：清洗后的数据集、数据库设计文档。

任务内容：
- 基于NLTK/SnowNLP/BERT构建情感分析模型，标注微博情感极性。
- 使用TF-IDF/LDA算法提取热点话题关键词。
- 分析话题传播路径（如关键节点、传播层级）。
负责人：算法组
交付物：情感分析模型代码、话题提取结果、传播路径图。

任务内容：
- 基于时间序列分析（ARIMA/LSTM）或机器学习模型（XGBoost/Prophet）预测舆情热度趋势。
- 结合情感倾向与传播特征优化预测模型。
- 评估模型性能（MAE、RMSE等指标）。
负责人：预测组
交付物：预测模型代码、评估报告、预测结果示例。

任务内容：
- 使用Django搭建Web框架，设计用户界面（登录、数据展示、预测结果可视化）。
- 集成ECharts/Matplotlib实现数据可视化（情感分布饼图、话题热度折线图、预测趋势图）。
- 实现前后端交互（Ajax/RESTful API）。
负责人：开发组
交付物：Web应用代码、界面截图、API文档。

任务内容：
- 功能测试：验证数据采集、分析、预测流程的正确性。
- 性能测试：模拟高并发场景，优化系统响应速度。
- 部署系统至云服务器（如阿里云/AWS），配置域名与SSL证书。
负责人：测试组
交付物：测试报告、部署文档、系统访问链接。

负责人签字：________________
日期：________________

可根据实际项目需求调整任务分工、时间计划和技术细节。