基于微信的社會輿論熱點挖掘及分析模型研究.pdf

1、微信伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展應(yīng)運而生，作為一種新興的社交平臺，微信憑借其強大的社交功能迅速吸引了一大批用戶群體，并成為人們相互之間交流和獲得信息的重要途徑。隨著微信公眾平臺上線以來，涉及的范圍越來越大，覆蓋教育政治體育文化經(jīng)濟等各個領(lǐng)域，并且對社會輿論趨勢有很大的影響，好的影響會引導(dǎo)輿論往正確的方向發(fā)展，不好的影響會誤導(dǎo)社會輿論，可能會導(dǎo)致一些社會負面事件。如何避免不好的輿論影響并積極正確的引導(dǎo)社會熱點信息的輿論發(fā)展方向是現(xiàn)如今重要話題，

2、因此微信熱點話題的研究有很大的社會價值和意義。本文將微信用于社會輿論熱點信息的挖掘研究，根據(jù)微信數(shù)據(jù)的特點，設(shè)計了社會輿論信息挖掘的方法和流程。介紹和闡述了微信在社會輿論信息挖掘過程中的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上設(shè)計并設(shè)計了一個基于微信的社會熱點信息分析系統(tǒng)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹了課題的研究背景和研究意義，分析了國內(nèi)外目前的研究現(xiàn)狀。然后詳細闡述了微信的特征，以及課題中用到的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，包括Python語言和Scrapy框架。

3、數(shù)據(jù)處理的參考標(biāo)準(zhǔn)以及原始數(shù)據(jù)的清洗方法，簡要描述了聚類的基本概念以及聚類的經(jīng)典算法----K-means算法。介紹了LDA文檔主題生成模型，并利用LDA對初始數(shù)據(jù)進行文檔主題生成。⑵研究了K-means算法的基本思想和原理，同時分析了K-means算法的優(yōu)缺點，針對K-means算法對初始值依賴的缺點，給出了改進初始聚類中心選取的算法，對改進后的算法進行了實驗分析。⑶基于同一組實驗數(shù)據(jù)，不同k值選擇方法、不同的初始聚類中心條件下，改進