微博情感信息挖掘系统
2017-07-25 10:31:10 来源：本站原创 浏览：89次内容提要：编号jsp360：我国有着庞大的微博用户群，据不完全统计，我国微博网民达到3.31亿之多，微博平台信息发布与传播快，产生巨大的信息量，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，特别是对热点问题的情感态度，对分析社会的正能量和不稳定因素有重要意义。
我国有着庞大的互联网用户群，随着微博的兴起，互联网上出现了大量的微博用户群，针对大量的微博用户，针对其情感信息的研究有着很重要的意义。所以大数据的分析也随之出现。通过大数据的分析，可以更容易更方便了解到微博情感信息，可以准确掌握人们的心理情况。本系统采用了java技术开发，采用大数据分析的理念和爬虫技术进行微博数据的爬行和分析，也是一项比较有创新特色的毕业设计，系统功能主要分为以下几个方面：
1、针对微博的信息进行格式化处理，主要挖掘微博题目、内容、发布时间、转发数量以及评价数量等基本信息，并存入数据库。
2、数据信息的清洗：利用分词技术对热门的微博进行分词，将停用词和特殊的符号等不相干数据进行清理。
3、建立情感词库：通过建立积极情感词库和消极情感词库，为情感数据的挖掘做好服务工作。
4、蚁群算法在本系统中发挥重要的作用，本人利用蚁群算法信息素挥发原理，对微博数据信息进行动态情感分析，主要完成以下两种关联：
a）事件与情感的关联，发现一些引起积极情感的事件，和一些引起负面情感的事件。
b）用户与情感的关联，发现一些用户在某个时间段与积极情感或消极情感的关联，给出用户的情感变化曲线。
5、以曲线的方式，给用户展示出直观的情感的波动图。
微博数据抓取：
前十名关键词排名：
曲线图：
