• 选题的背景与意义，与本课题相关的国内外研究状况

1、选题背景

在互联网时代，信息传播格局发生了翻天覆地的变化。根据媒介环境学理论，媒介即环境，新的媒介技术创造了全新的信息环境，打破了传统媒体对信息传播的垄断。以社交媒体为代表的新媒体平台成为了信息传播的核心阵地，信息的传播速度和范围呈指数级增长。例如，在重庆公交车坠江事件中，事件刚发生时，由于部分虚假信息在网络上迅速传播，如声称是小轿车女司机逆行导致事故，引发了公众对女司机群体的大规模网络暴力。这一案例充分体现了在新媒体环境下，信息传播的无序和公众在缺乏准确信息时的盲目跟风。这种环境下，热点事件成为了公众话语的焦点，引发了全民参与讨论的狂欢。公众不再是被动的信息接收者，而是积极的参与者，他们通过网络平台发表自己对热点事件的看法、意见和情绪，形成了复杂多样的舆论场。以 “江歌案” 为例，在案件审理过程中，网络舆论一边倒地对刘鑫进行谴责。这种舆论倾向在一定程度上受到了首因效应的影响，最初的报道引发了公众的愤怒情绪，而后随着更多细节的披露，舆论依然难以摆脱最初的导向，并且在群体讨论中进一步极化。在这种情况下，如何引导公众形成客观、理性的认知成为了一个重要问题，而热点事件评论系统的建立可以为舆论引导提供有力支持。

在如此海量的信息得到爆炸式的传播时，我们如何能够实时得把握民情并及时做出对应的处理而这一切也意味着传统的舆情系统升级为大数据热点分析系统[1]。

随着互联网技术的飞速发展，网络热点评论已成为反映社会舆论和公众情绪的重要渠道。各大社交媒体平台如微博、微信、抖音等，每天都会产生海量的用户评论数据。这些评论数据不仅包含了用户对特定事件、产品或服务的看法和态度，还蕴含着丰富的情感倾向和潜在的市场需求。因此，对这些评论数据进行有效的分析和挖掘[2]，对于了解公众情绪、预测市场趋势、优化产品和服务具有重要意义。

2、目的和意义

2019年10月28日，中国共产党第十九届四中全会提出：“坚持党管媒体原则，坚持正面宣传为主。改进和创新正面宣传，完善舆论监督制度，健全重大舆情和突发事件舆论引导机制。建立健全网络综合治理体系，加强和创新互联网内容建设，落实互联网企业信息管理主体责任，全面提高网络治理能力，营造清朗的网络空间”因此微博作为媒体宣传报道的重要阵地，在媒体报道重大公共事件的过程中发挥着重要的传播作用。传统的单向传播格局因新媒体时代的全面到来被打破，微博平台凭借其传播内容丰富、传播覆盖面广等特点，在新闻信息的传递、评论以及发布方面占据着优势。当出现重大公共事件时[3]，微博不仅能报道整个事件的相关进程，更能推动舆情的发酵。

本系统预期实现对主流微博平台的热点，评论自动采集分析，得出热点词，关键字。并对负面，消极以及虚假的信息及时管控，再输入关键词后对该关键词进行相关的微博评论评估预警，以便于提醒使用者及时做出应对措施，以免错过最佳时间。对预警热点进行监管规范，再从中获得有用的价值，例如商业价值，信息传播以及社会学方面的研究价值，并从中满足人们的需求，同时对于社会的和谐，网络舆论生态的健康，公司管理层的正确决策，国家的发展都有重要的现实意义[4]。

3、国内外研究现状

目前，国内外已有多个研究机构和企业开发出了基于情感分析的评论分析系统。例如，国内的京东、天猫，国外的亚马逊等电商平台都提供了情感分析功能模块，用于对商品评论进行情感分类和评分。此外，IBM、Gamon等人也开发出了针对特定领域的情感分析系统，如汽车评分情感分析系统、语义关联分析系统等[5]。这些系统大多采用机器学习或深度学习算法，对评论数据进行情感倾向性判断和情感强度分析。

社交媒体是热点评论的重要来源之一。国外研究着重于使用社交媒体分析技术来监测和分析社交媒体平台上的评论信息。通过构建基于内容的推荐系统、情感分析模型等[6]，提取出关键信息，为热门话题提供有力支撑。

热点评论分析系统在国外被广泛应用于政府决策、企业营销、媒体监测等多个领域。政府可以利用该系统及时掌握社会舆情信息，为决策提供有力参考；企业可以利用该系统分析消费者反馈，优化产品和服务；媒体可以利用该系统监测新闻报道的传播效果，提高报道质量。

在国内，社交媒体和电商平台是热点评论的主要来源。研究者们通过构建基于内容的推荐系统、情感分析模型等，对社交媒体和电商平台上的评论数据进行深入分析，提取出关键信息，为商家和消费者提供有价值的参考。热点评论分析系统还被广泛应用于政策监管和舆论引导领域。政府可以利用该系统监测网络舆情信息，及时发现并处理潜在的舆论风险；同时，还可以通过该系统引导公众舆论，提高政策宣传的针对性和有效性[7]。

二、研究的主要内容和预期目标

1. 研究内容

本项目旨在开发一个基于Python的热点评论分析系统，该系统能够自动采集社交媒体平台上的热点评论数据，并进行情感倾向性分析和可视化展示。具体研究内容包括：

（1）数据采集：使用Python爬虫技术，从微博、微信等社交媒体平台采集热点评论数据。

（2）数据预处理：对采集到的评论数据进行清洗、去重、分词、停用词过滤等预处理操作[8]。

（3）情感分析：采用SnowNlP情感分析、机器学习或深度学习算法，对预处理后的评论数据进行情感倾向性判断和情感强度分析。

（4）可视化展示：使用Django框架和ECharts数据可视化工具[9]，将分析结果以图表、词云等形式进行可视化展示。

（5）系统设计的功能： 用户注册登录、微博数据描述性统计、热词统计、舆情统计、微博数据分析可视化、评论分析、舆情分析、文章内容词云图等功能

2. 预期目标

（1）实现对社交媒体平台热点评论数据的自动采集和预处理。

（2）建立有效的情感分析模型，对评论数据进行情感倾向性判断和情感强度分析。

（3）提供直观的可视化展示界面，方便用户查看分析结果。

3.课题难点

1. 热点分析的分析需要海量的数据采集，并需要保证数据的精准度，而新浪微博平台的反爬机制具有一定的难，因此在数据挖掘时会影响爬取进度，虽说微博对爬取的频率做了限制，不过站在微博官方的角度同时想让搜索引擎爬取数据，又要防止其他爬虫对服务器带来的压力。
2. 热点分析系统的重点时舆情的分析，其中要涉及到的技术有文本分类，聚类，倾向性识别，主题检测和追踪，自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在关键词的有效性有很大的提升。

4.实施方案

（1）面对网站的反爬机制从三个方面着手，第一是对用户请求的Headers反爬虫，这是较为常见的反爬机制，我们需要伪装Header，直接在爬虫中添加Headers即可（其中Headers是一个字典，通过这种可以将爬虫模拟成浏览器对网站访问）。第二种是基于用户行为的反爬虫，有一部分网站是通过检测用户行为，列如同一个IP短时间多次访问同一个页面，或者同一个账户短时间内进行多次相同操作，面对这种防爬则需要有足够多的IP来应对也可以在每次访问后间隔一定的时间再进行下一次请求。最后一种则是动态页面的反爬虫一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度（防止静态爬虫使用ajax技术动态加载页面），我们需要爬取的数据是通过ajax请求得到，或者通过Java生成的，解决方案是使用Selenium（自动化Web测试解决方案，模拟用户操作）和PhantomJS（一个没有图形界面的浏览器）来实现对微博网站的爬取[10]。

（2）文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向，本项目将使用深度学习模型中的LSTM（Long-Short Term Memory，长短期记忆人工神经网络）模型来实现文本的情感分析[11]。LSTM能够很好的表达出句子中词的关系，能将句子当做一个整体来看待，而不是一个个单独的词，由此不难看出再情感分析上面LSTM对于其他算法具有一定的优势。

5.选题特色

热点分析系统不同于传统的舆情分析系统，热点分析系统使我们能够实时地检测网民对时事热点的不同看法，面对海量地数据无法做到人工的方式对互联网舆情进行全面监控的难度。因此结合网络评论采集和文本信息自动化处理等技术研发一个热点舆情的情感分析趋势，因而可以对早发现的热点舆情及时进行干预，引导疏通网民的情绪和心理，避免矛盾进一步恶化而造成更大的社会损失。对预警热点进行监管规范网络行为，净化网络环境，再从中获得有用的价值，例如商业价值，信息传播以及社会学方面的研究价值，并从中满足人们的需求，同时对于社会的和谐，网络舆论生态的健康，公司管理层的正确决策，国家的发展都有重要的现实意义。之后还可以对增加近年来网民的素质以及看法的分析和对热点的关注点推荐系统。

三、主要研究方法

1. 研究方法

本项目将采用以下研究方法：

（1）文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解国内外在热点评论分析领域的研究现状和发展趋势。

（2）实验研究：通过实际采集和分析社交媒体平台上的热点评论数据，验证系统的有效性和准确性。

（3）用户反馈：通过用户调查和反馈，不断优化系统的功能和界面设计。

2. 技术路线

本项目将采用以下技术路线：

（1）数据采集：使用Python爬虫技术，结合Selenium、BeautifulSoup等库，实现对社交媒体平台热点评论数据的自动采集。

（2）数据预处理：使用Pandas、NLTK等库对采集到的评论数据进行清洗、去重、分词、停用词过滤等预处理操作。

（3）情感分析：采用机器学习算法（如SVM、朴素贝叶斯等）或深度学习算法（如LSTM、BERT等），建立情感分析模型，对预处理后的评论数据进行情感倾向性判断和情感强度分析。

（4）可视化展示：使用Django框架搭建Web应用层，结合ECharts数据可视化工具，将分析结果以图表、词云等形式进行可视化展示[12]。

3.应用原理

开发环境使用Win10操作系统，开发工具使用Navicat，PyCharm等，数据爬取利用python的Requests框架进行，情感分析使用LSTM算法，数据库服务器使用MySql，数据处理技术使用Spark，可视化展示使用Echarts技术。

热点分析系统是对新浪微博的近期热点相关的评论数据进行爬取，利用Requests框架获得海量数据。再对获取的数据进行数据预处理后导入到MySQL数据库，基于数据集利用LSTM(Long Short Term Memory)技术训练神经网络模型[13]，对句子进行情绪上的分类和识别，对负面情绪消极数据和正面积极数据进一步分析，得到具体比值，当某种情绪到达阈值时进行预警，做到数字化的情感反馈。使用Spark和Flink等技术对相关数据进行数据实时处理，Web端框架使用Django和Vue[14]等技术完成，大屏可视化展示用Echarts实现可视化。

4.理论依据

1）数据爬取模块理论依据

使用urllib获取微博的cookie伪装成人类访问，从而点击微博新闻首页，根据爬取的热搜词条，抓取热搜词条对应的新闻数据，使用requests框架获取数据，当抓取到html以后，用BeautifulSoup进行解析，抓取到需要的数据如：用户名、微博名称、点赞量、转发量、发布时间、地区等关键信息，存储到mysql数据库作为数据集使用；

2）情感分析模块理论依据

抓取大概十多万微博数据，分析的数据较大，需要使用lstm批量情感分析，可以利用Java的多线程技术以及Python的lstm情感分析算法的技术优势，将Python编写好的分析算法代码集成到Java中，使用IDEA的Python插件进行调用，这样多线程处理情感分析速度快。对于分析后的数据使用Flink实时计算框架导入实时分析结果表，提供给前端调用。

3）数据可视化模块理论依据

数据统计分实时统计和静态统计，热词使用websocket技术与Django后台实时通信获取热词动态显示，静态数据通过vue发送http请求与后端Django交互获取json数据。所有分析的数据使用echarts进行大屏显示。实时计算的时候使用Spark大数据框架的SparkSQL模块进行数据分析。

四、研究进度安排

2024年10月15日 ~ 2024年10月25日，确定毕设任务，撰写开题报告。

2024年11月5日 ~ 2024年11月15日，完善开题报告，查找与课题相关文献，确定系统业务流程，拟订课题研究计划和路线。

2024年12月1日 ~ 2024年12月15日，模块细分，获取大量数据，进行网站搭建代码编写。

2024年12月15日 ~ 2024年12月30日，数据分析，算法实现相关功能，代码编写。

2025年1月5日 ~ 2025年2月28日，算法优化，实现网站系统搭建，对数据进行分析，完成论文初稿，进行查重，提交老师后给出修改意见，修改论文。

2025年3月4日 ~ 2025年5月11日，对导师提出修改意见，做出完善与整理，进一步修改论文，做答辩PPT，准备答辩。

2025年05月12日 ~ 2025年05月15日，完成论文，检查系统功能，完善PPT，准备参加毕业答辩。

五、主要参考文献

[1]张洋，何楚杰，段俊文，杨春程.《微博舆情热点分析系统设计研究》.信息网络安全.2019.

[2]王艺.《重大突发公共事件的微博舆情监测与引导初探》。贵州民族学院学报.2019.

[3]杨涛.《智能信息处理技术在互联网舆情分析中的应用》（硕士学位论文）.同济大学.2020.

[4]张超.《文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究》（硕士学位论文）.北京邮电大学.2021.

[5]唐晓波宋承伟.《基于复杂网络的微博舆情分析》.情报学报.2019.

[6]刘恒文.《基于网络语义挖掘的舆情监测预警研究》（硕士学位论文）.武汉理工大学.2020.

[7]王晶，朱珂，汪斌强.《基于信息数据分析的微博研究综述》.计算机应用。2020.

[8]莫溢，刘盛华，刘悦，程学旗.《一种相关话题微博信息的筛选规则学习算法》。中文信息学报.2019.

[9]谭俊武.《面向网络舆情分析的文本倾向性分类技术的研究与实现》（硕士学位论文）.国防科技大学。2019.

[10]陆浩.《网络舆情监测研究与原型实现》。北京邮电大学。2019.

[11]黄微.网络舆情传播与监测的理论和方法研究[J].情报资料工作,2019(06):5.

[12]李超科.计算机大数据分析及云计算网络技术发展探究[叮.计算机产品与流通]2019(11):12.

[13]吴晓玲,邱珍珍.基于云存储架构的分布式大数据安全容错存储算法[J.中国电子科学研究院学报]2018,13(6):720-724.

[14]M.Spitters，W.Kraaij.Using Language Models for Tracking Events of Interest over Time Proceedings of the Workshop on Language Models for Information.Retrieval（LMIR），Pinsburgh，2021.

[15]Larsen B，Aone C.Fast and effective text mining using linear-time document clustering.In:Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，San Diego:CA，2019.16-22.

[16]J.Yi，T.Nasukawa，R Bunescu，and w.Niblack.Sentiment Analyzer:Extracting Sentiment S about a Given Topic using Natural Language Processing Techniques[A].In:Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Data Mining（ICDM2020）[C].