開題報告微博輿情管理平臺數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)-資料下載頁
2025-03-25 23:49本頁面
【正文】 SI）3）聚類分析方法2． 研究步驟：1）研讀文獻，對已采集數(shù)據(jù)的算法分析進行調(diào)研；2）建立模型，進行模塊化設計；3）數(shù)據(jù)分析部分的代碼實現(xiàn)；4）對系統(tǒng)的整體實現(xiàn)；5）系統(tǒng)的測試、評價、反饋、改進；6）實驗數(shù)據(jù)收集，撰寫論文。3． 關鍵技術與難點1）嘗試將共詞網(wǎng)絡與復雜網(wǎng)絡方法應用于基于微博的網(wǎng)絡輿情分析中。使用圖論對現(xiàn)實中的輿情問題進行建模，運用數(shù)學基本理論對模型中實體之間的關系進行定量計算，應用直觀的共詞網(wǎng)絡與復雜網(wǎng)絡可視化方法，對微博輿情分析中的兩個主要任務，熱點探測和微博領袖熱點發(fā)現(xiàn)展開綜合研究。2）微博中大部分信息是零散的、高噪聲的、隨機的和碎片化的，從而導致構建出的文檔向量空間矩陣維數(shù)較高，但數(shù)據(jù)稀疏，因此傳統(tǒng)基于VSM(Vector Space Mode1)的文本聚類方法在微博客熱點探測中的效果不佳。需要對VSM進行改進或者提出更高效的方法。3）輿情監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術在于輿情分析引擎，涉及的最主要的技術包括文本分類、聚類、觀點傾向性識別、主題檢測與跟蹤、自動摘要等計算機文本信息內(nèi)容識別技術。其中基于關鍵詞統(tǒng)計分析方法的技術相對比較成熟，但在其有效性方面還有很大的提高空間。4． 預期成果通過與組員的配合，實現(xiàn)一個能對微博信息進行檢測分析的平臺；與已有的檢測平臺相比，實現(xiàn)更高的有效性，準確性；初步實現(xiàn)對指定簡單微博關鍵詞的預警監(jiān)測。畢業(yè)設計（論文）進度安排：序號畢業(yè)設計（論文）各階段內(nèi)容時間安排備注1閱讀文獻，設計調(diào)研，完成開題報告2研究各數(shù)據(jù)分析算法優(yōu)劣，確定使用算法3與組員共同建立系統(tǒng)模型，完成模塊設計4完成算法代碼，系統(tǒng)具體實現(xiàn)5撰寫畢業(yè)論文6準備畢業(yè)答辯~指導教師意見：指導教師簽名： 審核日期： 年 月 日11
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