微博情感信息挖掘系統
2017-07-25 10:31:10 來源：本站原創(chuàng) 瀏覽：89次內容提要：編號jsp360：我國有著龐大的微博用戶群，據不完全統計，我國微博網民達到3.31億之多，微博平臺信息發(fā)布與傳播快，產生巨大的信息量，如何從這些數據中挖掘出有價值的信息，特別是對熱點問題的情感態(tài)度，對分析社會的正能量和不穩(wěn)定因素有重要意義。
我國有著龐大的互聯網用戶群，隨著微博的興起，互聯網上出現了大量的微博用戶群，針對大量的微博用戶，針對其情感信息的研究有著很重要的意義。所以大數據的分析也隨之出現。通過大數據的分析，可以更容易更方便了解到微博情感信息，可以準確掌握人們的心理情況。本系統采用了java技術開發(fā)，采用大數據分析的理念和爬蟲技術進行微博數據的爬行和分析，也是一項比較有創(chuàng)新特色的畢業(yè)設計，系統功能主要分為以下幾個方面：
1、針對微博的信息進行格式化處理，主要挖掘微博題目、內容、發(fā)布時間、轉發(fā)數量以及評價數量等基本信息，并存入數據庫。
2、數據信息的清洗：利用分詞技術對熱門的微博進行分詞，將停用詞和特殊的符號等不相干數據進行清理。
3、建立情感詞庫：通過建立積極情感詞庫和消極情感詞庫，為情感數據的挖掘做好服務工作。
4、蟻群算法在本系統中發(fā)揮重要的作用，本人利用蟻群算法信息素揮發(fā)原理，對微博數據信息進行動態(tài)情感分析，主要完成以下兩種關聯：
a）事件與情感的關聯，發(fā)現一些引起積極情感的事件，和一些引起負面情感的事件。
b）用戶與情感的關聯，發(fā)現一些用戶在某個時間段與積極情感或消極情感的關聯，給出用戶的情感變化曲線。
5、以曲線的方式，給用戶展示出直觀的情感的波動圖。
微博數據抓取：
前十名關鍵詞排名：
曲線圖：
