1 / 2
文档名称:

基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/27 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于新浪微博的热点话题发现系统研究与实现中期报告一、研究背景随着社交网络的不断发展,越来越多的人通过微博等社交平台获取信息。因此,热点话题的发现和跟踪变得越来越重要。在这种情况下,基于微博的热点话题发现成为一种很有价值的解决方案。本文旨在研究和实现一个基于新浪微博的热点话题发现系统,通过收集和分析微博数据,实时识别热点话题,并将结果以直观的方式呈现给用户。二、相关工作目前已经有很多研究团队针对热点话题发现进行了相关研究。其中,最流行的方法是主题模型,如LDA、LSI等。这些方法可以将文本数据转换为向量空间模型,并进一步应用分类算法来识别热点话题。此外,还有一些基于社交网络的热点话题发现方法,如社区检测、事件检测等。三、研究内容本文研究的内容主要包括以下方面:。本系统将收集新浪微博的实时数据,通过API获取微博文本、用户信息和社交关系等元数据。。在微博数据收集之后,需要进行文本预处理,包括分词、停用词过滤和主题词提取等。我们打算使用python中的jieba作为分词工具。。本系统将通过分析微博文本数据,发现其中的热点话题。我们将使用LDA模型来实现这一步骤。。系统将会将热点话题以词云形式展示,并支持按照时间范围和话题类型进行筛选和搜索。四、进度安排目前,我们已经完成了微博数据的收集工作,并使用了jieba对其进行了分词预处理。下一步,我们将使用LDA模型来实现热点话题发现,并设计相应的可视化展示方法。我们希望在下个月完成整个系统的开发和测试工作。五、总结本文旨在研究和实现一个基于新浪微博的热点话题发现系统。通过收集和分析微博数据,我们希望实现实时热点话题识别,并将结果以直观的方式呈现给用户。我们已经完成了数据收集和文本预处理工作,并将使用LDA模型来实现热点话题发现。