计算机毕业设计Python+DeepSeek-R1大模型微博的话题博文及用户画像分析系统 微博舆情可视化(源码+ 文档+PPT+讲解)
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介绍资料
开题报告
题目：Python+DeepSeek-R1大模型微博的话题博文及用户画像分析系统
一、选题背景与意义
在信息化高速发展的时代，社交媒体平台如微博已成为信息传播的重要渠道。微博凭借其传播内容丰富、覆盖面广等特点，在新闻信息的传递、评论及发布方面占据显著优势。尤其在重大公共事件发生时，微博不仅能实时报道事件进程，还能推动舆情的发展。
在新媒体环境下，信息传播速度加快，范围扩大，公众积极参与热点事件的讨论，形成复杂多样的舆论场。然而，这也带来了信息传播的无序性和公众在缺乏准确信息时的盲目跟风问题。因此，如何有效分析微博平台上的话题博文及用户行为，对于引导公众形成客观、理性的认知，以及为企业、政府提供决策支持具有重要意义。
DeepSeek-R1大模型作为一种先进的AI模型，具备强大的自然语言处理能力，适用于微博话题博文及用户画像的分析。通过结合Python编程语言，可以开发一个高效、智能的系统，实现微博数据的自动采集、预处理、分析及可视化展示。
二、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，以及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。
国外研究侧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，提取关键信息，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。
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，提取关键信息，为商家和消费者提供有价值的参考。同时，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。
三、研究内容与目标
本研究旨在开发一个基于Python和DeepSeek-R1大模型的微博话题博文及用户画像分析系统。具体研究内容包括：
- 数据采集：使用Python爬虫技术，从微博平台采集话题博文数据。
- 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、分词、停用词过滤等预处理操作。
- 话题博文分析：采用DeepSeek-R1大模型，对预处理后的数据进行情感倾向性判断和情感强度分析，提取话题关键词，生成话题词云等。
- 用户画像构建：基于用户行为数据，构建用户画像，包括用户兴趣、偏好、活跃度等方面的分析。
- 可视化展示：使用Django框架和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。
研究目标包括：
- 实现微博话题博文数据的自动采集和预处理。
- 建立有效的情感分析模型，对话题博文进行情感倾向性判断和情感强度分析。
- 构建用户画像，实现用户行为的深入分析。
- 提供直观的可视化展示界面，方便用户查看分析结果。
四、研究方法与技术路线
本研究采用以下研究方法与技术路线：
- 文献调研：查阅国内外相关研究文献，了解社交媒体分析、情感分析、用户画像构建等方面的研究现状和发展趋势。
- 系统开发：使用Python编程语言，结合DeepSeek-R1大模型，开发微博话题博文及用户画像分析系统。
- 数据采集与预处理：利用Python爬虫技术采集微博数据，并进行清洗、去重、分词等预处理操作。
- 模型训练与测试：使用DeepSeek-R1大模型进行情感分析，对话题博文进行情感倾向性判断和情感强度分析。同时，构建用户画像模型，对用户行为进行深入分析。
- 可视化展示：采用Django框架和ECharts数据可视化工具，实现分析结果的可视化展示。
五、预期成果与创新点
预期成果包括：
- 开发一个基于Python和DeepSeek-R1大模型的微博话题博文及用户画像分析系统。
- 实现微博数据的自动采集、预处理、分析及可视化展示。
- 为企业、政府提供决策支持，引导公众形成客观、理性的认知。
创新点在于：
- 结合DeepSeek-R1大模型和Python编程语言，实现微博话题博文及用户画像的高效、智能分析。
- 提供直观的可视化展示界面，方便用户查看分析结果，提高系统的实用性和易用性。
六、研究计划与时间表
本研究计划分为以下阶段进行：
- 文献调研与需求分析（第1-2个月）：查阅相关文献，了解研究背景与意义，明确研究内容与目标。
- 系统开发与设计（第3-4个月）：进行系统架构设计，开发数据采集、预处理、分析及可视化展示模块。
- 模型训练与测试（第5-6个月）：使用DeepSeek-R1大模型进行情感分析，构建用户画像模型，并进行模型测试与优化。
- 系统测试与评估（第7个月）：对系统进行全面测试，评估系统性能与实用性。
- 论文撰写与答辩准备（第8个月）：撰写毕业论文，准备答辩材料。
运行截图
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