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)

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介绍资料

以下是一份关于《Python+百度千问大模型微博舆情分析预测》的任务书模板，结合技术实现与业务需求设计，可根据实际场景调整内容：

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任务书：Python+百度千问大模型微博舆情分析预测系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 微博作为中国主流社交媒体平台，日均产生数亿条舆情数据，涵盖热点事件、公众情绪、品牌口碑等关键信息。
   • 传统舆情分析依赖关键词匹配与简单情感分类，难以处理复杂语义、多模态内容（如图片、视频）及动态趋势预测。
   • 百度千问大模型（QianWen）具备强大的自然语言理解与生成能力，结合Python的数据处理与机器学习生态，可构建智能化舆情分析预测系统。
2. 目标
   • 设计并实现一个基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析系统，支持实时数据采集、情感分析、主题聚类与趋势预测。
   • 通过大模型提取深层语义特征，提升舆情分类准确率与预测时效性，辅助政府、企业决策。

二、任务内容与要求

1. 系统功能模块

(1) 数据采集与预处理模块

• 任务：
  • 通过微博开放API或爬虫工具（如Scrapy）采集指定话题、关键词或用户群体的微博数据（文本、图片、视频）。
  • 清洗数据（去重、过滤广告、敏感词屏蔽），提取结构化信息（发布时间、用户属性、互动量）。
• 要求：
  • 支持增量采集与定时更新，确保数据时效性。
  • 使用Python库（如Pandas、Re）完成数据清洗与特征提取。

(2) 舆情语义理解模块（百度千问大模型集成）

• 任务：
  • 情感分析：调用百度千问API，对微博文本进行细粒度情感分类（积极/消极/中性，或更复杂标签如愤怒、喜悦）。
  • 主题识别：通过大模型提取微博核心主题（如“政策解读”“产品投诉”），生成标签体系。
  • 实体关联：识别文本中的人名、地名、品牌名等实体，构建舆情关联网络。
• 要求：
  • 优化Prompt设计，明确分析维度（如“分析以下微博的情感倾向，并给出理由”）。
  • 处理多模态数据（如结合图片OCR识别补充文本信息）。

(3) 舆情趋势预测模块

• 任务：
  • 基于历史舆情数据（情感分布、主题热度、传播路径），构建时间序列预测模型（如LSTM、Prophet）。
  • 结合大模型生成的语义特征，预测未来24-72小时舆情热度变化与风险等级（低/中/高）。
• 要求：
  • 融合多维度数据（情感、互动量、用户影响力）提升预测精度。
  • 提供可视化预测结果（如折线图、热力图）。

(4) 可视化与告警模块

• 任务：
  • 使用Python库（如Pyecharts、Matplotlib）生成实时舆情看板，展示情感分布、热点话题TOP10、传播路径图。
  • 设置阈值告警机制（如负面舆情占比超30%时触发邮件/短信通知）。
• 要求：
  • 支持交互式筛选（按时间、地域、关键词过滤数据）。
  • 响应时间 ≤5秒（常规查询场景）。

2. 技术要求

• 编程语言：Python 3.8+
• 核心库/工具：
  • 数据采集：requests、Scrapy、微博API SDK
  • 数据处理：Pandas、NumPy、JSON
  • 大模型调用：百度千问API、Hugging Face Transformers（可选本地化部署）
  • 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch（趋势预测模型）
  • 可视化：Pyecharts、Streamlit（快速原型开发）
• 开发环境：Jupyter Notebook/PyCharm，支持GPU加速（如CUDA优化LSTM训练）。

三、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1周	调研微博舆情分析场景，明确功能需求（如政府监管、品牌监测）与技术选型。	全体成员
数据采集	第2-3周	完成微博数据采集工具开发，构建初始数据集（至少10万条有效微博）。	数据组
大模型集成	第4-5周	调用百度千问API实现情感分析、主题识别，优化Prompt与结果解析逻辑。	算法组
预测模型开发	第6-7周	构建并训练趋势预测模型，验证模型在历史数据上的准确率（MAE≤10%）。	算法组
系统集成	第8周	将各模块整合为完整系统，优化接口性能（如并发处理能力）。	开发组
测试与优化	第9周	功能测试（如情感分类准确率≥85%）、压力测试（如支持1000QPS查询），迭代优化。	测试组
文档撰写	第10周	完成技术文档（系统架构、API说明）、用户手册与项目报告。	文档组

四、预期成果

1. 系统原型：一个可运行的Python程序，支持微博舆情实时分析、预测与可视化。
2. 数据集：标注好的微博舆情数据集（含情感标签、主题标签），可用于后续研究。
3. 实验报告：验证系统有效性（如情感分析F1值、预测MAE），对比传统方法优势。
4. 演示视频：展示系统核心功能（如实时舆情看板、风险告警）。

五、验收标准

1. 功能完整性：系统需覆盖数据采集、分析、预测、可视化全流程。
2. 性能指标：
   • 情感分析准确率 ≥85%（基于人工标注测试集）。
   • 趋势预测MAE ≤10%（对比真实舆情热度变化）。
   • 系统响应时间 ≤5秒（常规查询场景）。
3. 代码规范：符合PEP 8标准，注释清晰，模块化设计。

六、注意事项

1. 数据合规性：严格遵守《网络安全法》与微博平台数据使用政策，匿名化处理用户信息。
2. 大模型成本控制：优化API调用频率（如批量处理文本），避免超额费用。
3. 模型可解释性：预测结果需提供可解释依据（如“因负面舆情增速超阈值，预测风险等级为高”）。
4. 扩展性设计：预留接口支持多平台数据接入（如微信、抖音）与多语言分析。

项目负责人（签字）：
日期：

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此任务书可根据实际项目规模、团队分工和资源调整细节，例如增加预算、硬件需求（如服务器配置）或合规性审查等条款。

运行截图

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