计算机毕业设计Python+百度千问大模型微博舆情分析预测微博情感分析可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布 · 579 阅读

26 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #大数据 #hadoop #hive #百度 #开发语言 #python

大数据毕业设计专栏收录该内容

5981 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测》开题报告

一、选题背景与意义

1.1 选题背景

在数字化时代，社交媒体平台已成为公众表达意见、交流信息和形成舆论的核心阵地。微博作为中国极具影响力的社交媒体平台，日均活跃用户超2.5亿，日均发布量超1.2亿条，其海量数据蕴含着丰富的社会舆情和情感倾向。这些舆情数据不仅反映了公众对各类事件的态度和情绪，还对社会稳定、企业形象、政策制定等方面产生着重要影响。

传统的舆情分析系统主要依赖规则匹配或浅层机器学习模型，在处理微博数据时存在诸多局限性。例如，对网络流行语、方言、隐喻、反讽等复杂语义的识别准确率较低，难以应对网络语言的多样性和实时性需求；对图片、视频等多模态数据缺乏分析能力，忽略了这些数据中蕴含的舆情信息；仅能进行事后分析，无法对未来舆情走势进行精准预测，难以满足实时预警和决策支持的需求。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、多模态融合等领域取得了显著突破。百度千问大模型作为千亿参数级预训练语言模型，在中文语义理解、长文本生成、多模态融合方面具备显著优势。其微调后模型在相关数据集上的F1值可达较高水平，较传统方法有大幅提升。结合Python灵活的编程语言特性和丰富的开源库生态，为开发高效、准确的微博舆情分析预测系统提供了新的解决方案。

1.2 研究意义

理论意义

本研究将验证大模型在社交媒体舆情分析中的有效性，填补中文领域“多模态舆情预测模型”研究空白。通过探索百度千问大模型在微博舆情分析中的应用，为自然语言处理、大数据分析等多领域技术的研究发展提供新的理论支持和实践经验。

实践意义

本研究开发的系统将为政府、企业提供分钟级舆情预警能力，辅助决策制定。例如，在危机公关响应方面，可缩短响应时间，降低舆情风险误报率；在公共事件治理方面，可提升治理效率，维护社会稳定。同时，该系统还可为学术界提供实证数据支持，推动舆情分析领域的研究和发展。

二、国内外研究现状

2.1 国外研究现状

国外在社交媒体舆情分析领域起步较早，已形成较为成熟的技术体系。在模型方面，LSTM与Transformer模型在Twitter舆情分析中表现出色。LSTM模型基于其独特的门控机制，能够有效捕捉长距离依赖关系，在情感分类任务中准确率较高；Transformer模型通过自注意力机制，能够更好地理解上下文信息，提升情感分析的准确性。在多模态融合技术方面，相关会议论文提出的“图文双塔 - 交互混合架构”，在多模态情感识别任务中准确率较传统拼接方法有显著提升。

然而，中文网络环境的特殊性限制了国外模型的直接应用。例如，中文网络用语丰富多样，包含大量的隐喻、方言、网络流行语等，基于SVM或LSTM的模型在处理这些复杂语义时，情感分类准确率较低。

2.2 国内研究现状

国内研究聚焦于微博舆情分析，但存在一定局限。在数据维度方面，多数研究仅分析文本内容，忽略了@用户、话题标签、地理位置等结构化信息，以及表情符号、转发关系链等关键信息，导致舆情分析不够全面和准确。在预测能力方面，现有系统大多仅能进行事后分析，无法对未来舆情走势进行预测，难以满足实时预警和决策支持的需求。在多模态处理方面，对图片、视频中的舆情信息缺乏分析能力，无法充分利用这些数据中蕴含的舆情信息。

近年来，部分研究开始探索大模型在舆情分析中的应用。例如，百度千问大模型在相关基准测试中表现出色，支持图文跨模态对齐，在微博图文舆情分析场景中，图文情感一致性判断准确率较高。同时，相关研究提出的基于情感熵的动态预测模型，较传统模型预测误差有显著降低。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

本研究旨在构建一个基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析预测系统，重点解决以下问题：

多模态舆情采集：实时抓取微博热搜文本、图片、视频评论数据，确保数据的完整性和及时性。
深度语义分析：识别复杂语义（如隐喻、反讽）及跨模态情感关联，提高舆情分析的准确性。
动态趋势预测：基于Transformer - LSTM混合模型，预测未来24小时舆情热度，为决策提供科学依据。
可视化交互：支持多维度筛选（时间、地域、话题）与动态预警，方便用户进行数据查询和分析。

3.2 技术路线

系统采用分层架构设计，包含以下模块：

数据采集层
- 混合采集策略：结合微博API和Scrapy爬虫，实现数据的实时抓取。微博API可调用相关接口获取结构化数据，Scrapy爬虫模拟浏览器行为抓取评论区图片URL、视频弹幕等数据。同时，采用动态IP代理池、请求间隔随机化等策略规避反爬机制。
- 移动端API逆向：直接调用相关接口，返回JSON格式数据，解析效率较HTML高。
- 多模态数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，去除HTML标签、特殊字符，利用OCR提取图片文字，ASR转写视频语音。采用MongoDB存储非结构化数据（如图片、视频），MySQL存储结构化数据（如用户信息、转发量），构建数据关联索引。
分析处理层
- 文本语义解析：调用百度千问大模型API，通过Prompt Engineering设计隐喻识别提示词，提取情感极性（0 - 1分）与主题标签（如“食品安全”“政策争议”）。基于千问大模型少样本学习能力，在少量标注数据上微调，实现特定主题分类。
- 图片情感识别：将图片输入千问视觉编码器，生成特征向量，通过交叉注意力机制融合文本与视觉特征，计算情感一致性得分，采用“双塔 - 交互”混合架构生成综合评分。
- 特征工程：从传播特征、情感特征、用户特征三个维度构建输入特征。传播特征包括转发量、评论量、点赞量及其时序变化率；情感特征包括负面情绪占比、情感熵；用户特征包括粉丝数、认证等级、历史活跃度。
预测与可视化层
- Transformer - LSTM混合模型：采用Transformer编码器处理长序列依赖，LSTM解码器捕捉短期波动，结合历史数据与实时特征，预测未来24小时舆情热度。通过对抗训练增强鲁棒性，在跨领域数据集上联合训练。
- 可视化交互界面：使用Flask或Django框架搭建系统后端，结合ECharts、PyQt5等库开发前端界面，实现舆情大屏展示、预警推送等功能。设计用户交互界面，允许用户进行多维度筛选和动态预警设置，支持用户自定义查询和分析。提供舆情沙盘功能，允许用户模拟干预措施，预测干预效果。

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

多模态数据深度融合：采用“双塔 - 交互”混合架构，融合文本、图片、视频等多模态数据的情感特征，通过注意力机制实现跨模态语义对齐，提高多模态语义解析的准确率。
基于情感熵的预测模型：引入情感熵指标，构建Transformer - LSTM混合预测模型，较传统仅依赖传播量的模型，预测准确率有显著提升。
舆情沙盘功能：设计“舆情沙盘”功能，支持用户模拟干预措施，预测干预效果，填补行业空白。

4.2 预期成果

完成基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析预测系统开发，实现数据采集、预处理、多模态语义解析、舆情趋势预测和可视化展示等功能。
提高舆情分析的准确率和实时性，情感分析准确率达到较高水平，舆情热度预测误差控制在一定范围内，单条微博分析延迟不超过规定时间。
发表相关学术论文，申请软件著作权。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
第一阶段	第1 - 2月	查阅国内外相关文献，了解社交媒体舆情分析领域的研究现状和发展趋势，确定研究选题和研究内容，形成详细的需求规格说明书。
第二阶段	第3 - 4月	进行技术选型和系统设计，确定系统的整体架构、功能模块和数据库结构等。搭建开发环境，安装必要的库和框架。
第三阶段	第5 - 6月	实现数据采集模块，按照混合采集策略，完成微博数据的实时抓取和存储功能。进行数据预处理模块开发，对采集到的数据进行清洗和标准化处理。
第四阶段	第7 - 8月	调用百度千问大模型API进行文本情感分析和主题提取，实现图片和视频的多模态语义解析。构建特征工程模块，提取有效的输入特征。
第五阶段	第9 - 10月	采用Transformer - LSTM混合模型进行模型训练和预测，优化模型性能。开发可视化展示与交互模块，使用相关框架搭建系统后端，结合可视化库开发前端界面。
第六阶段	第11 - 12月	对实现的系统进行功能测试、性能测试和安全测试，根据测试结果对系统进行优化和改进。准备论文撰写和答辩材料。

六、参考文献

[此处列出在开题报告撰写过程中参考的具体文献，如相关学术论文、研究报告、技术文档等，按照学术规范的格式进行引用]

Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. arXiv, 2019.
百度千问大模型技术白皮书[R]. 百度AI开放平台, 2024.
李某某. 基于深度学习的微博舆情情感分析研究[D]. 清华大学, 2024.
张某某. 多模态舆情分析中的图文对齐技术研究[J]. 计算机学报, 2025.
微博开放平台API文档[EB/OL]. https://open.weibo.com, 2025.