基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现
【类型】学位论文
【作者】王杰
【关键词】 情感分析,预警,微博舆情监测,主题爬虫,民航安保
【摘要】随着公众参与互联网的热情越来越高,微博用户的数量也呈现快速增长的态势。微博不仅成为了网络舆情中最具影响力的传播途径,也已经成为了发布恐怖威胁信息的重要途径。民航安保部门有必要实时掌控针对民航业的微博网络舆情动态。然而,微博平台中亿级别的用户,每天都有海量的舆情信息在微博中快速传播,靠人力已经无法及时过滤并处理如此海量的微博信息。在微博大数据的环境下,本文给出了应用于民航安保的微博舆情监测系统的设计与实现方案。以微博信息为研究对象,针对信息中含有对民航构成安全隐患的恐怖威胁信息进行监测和预警。同时挖掘信息发布者的个人信息、历史言论和朋友圈关系,将分析结果提供给民航相关部门。首先,本文对微博舆情监测系统需要用到的主题网络爬虫、微博情感分析等核心技术进行了概述。同时,对系统所用到技术进行介绍,包括爬虫框架Scrapy、软件应用框架SpringMVC+Mybatis、高级搜索引擎Solr、任务调度器Spring-Task和数据可视化工具,并对上述技术的性能进行分析,为系统的设计与实现打下基础。其次,结合民航安保部门对微博舆情监测系统的业务需求,本文对系统的总体架构、技术架构和整体功能进行设计,将系统功能划分为微博信息采集、微博信息分析处理、微博信息交互、系统管理四个功能模块,并对每一个模块进行了详细的分析。最后,对系统的各个模块功能进行实现,介绍了系统所实现的各功能,并从系统的核心功能、模拟场景和实际运行这三个层次展开测试,测试结果表明本系统能够满足民航安保部门对微博舆情监测的需求。
【学位名称】硕士
【学位授予单位】中国民航大学
【学位授予年度】2017
【导师姓名】韩萍
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