基于深度学习的社交网络舆论分析系统任务书
本科生毕业设计（论文）任务书
学院 | 理学院 | 专业 | 智能科学与技术 | 班级 | 21智能2 | ||
学生姓名 | 学号 | 202114930228 | |||||
毕设题目 | 基于深度学习的社交网络舆论分析系统 | ||||||
主要研究目标 | 1.掌握基于深度学习的社交网络舆论分析技术，具备社交网络平台数据采集、处理与分析的能力。 2.调研社交网络舆论分析的发展现状和趋势，分析基于深度学习的情感分析、主题识别等算法的优缺点和挑战。 3.实现包含数据采集、预处理、情感分析、主题识别、结果可视化等步骤的社交网络舆论分析系统，确保情感分析的准确率和主题识别的精确度达到行业领先水平。 | ||||||
主要研究内容 | 1.社交网络数据采集模块：该模块负责从各大社交网络平台实时采集用户发布的文本数据，包括微博、微信、论坛等。采集的数据包括文本内容、发布时间、用户ID等关键信息。 2.数据预处理模块：该模块对采集的原始数据进行清洗、去重、分词、去除停用词等预处理操作，为后续的情感分析和主题识别提供高质量的数据输入。 3.情感分析模块：该模块基于深度学习算法，如LSTM、BERT等，对预处理后的文本数据进行情感分析，判断文本的情感倾向（正面、负面、中立）。 4.主题识别模块：该模块同样基于深度学习算法，识别文本的主题或关键词，为用户提供文本内容的主题分布信息。 5.结果可视化模块：该模块将情感分析和主题识别的结果以图表、报告等形式展示给用户，便于用户直观地了解社交网络上的舆论动态。 | ||||||
研究方法 | 设计并实现一个高效的社交网络舆论分析系统，该系统能够自动化地完成数据采集、预处理、情感分析、主题识别和结果可视化等任务。系统采用深度学习算法作为核心分析手段，通过训练大量标注数据来提升情感分析和主题识别的准确率。同时，系统需要具备高效的数据存储和管理能力，以支持实时分析服务。 | ||||||
说明书的要求 | 撰写一篇约1.5万字的设计说明书，全面阐述社交网络舆论分析系统的设计思路、实现方法和关键技术。说明书应立论正确，内容详实，重点突出，结构紧凑，层次分明，条理清楚，文笔清晰。同时，说明书应包含系统的整体架构、模块划分、算法设计、数据流程、性能测试等方面的详细描述。 | ||||||
图纸要求 | 在说明书中提供与研究方案相关的系统架构图、模块划分图、数据流程图以及程序流程图等图纸。图纸应清晰标注图名图号，并予以详细解释。图纸应线条分明，比例适当，制作规范，便于读者理解和参考。 | ||||||
主要参考文献 | [1]罗佳,李泽平.基于BERT的毕业生就业舆情分析系统设计与实现[J].微处理机,2024,45(05):33-36. [2]杨茜麟.融媒体视域下市场监管舆情分析与应对策略[J].全媒体探索,2024,(09):82-84. [3]李坡涛,席红旗,陈丹敏.基于情感分析的高校舆情预测系统[J].河南财政金融学院学报(自然科学版),2024,33(03):14-19. [4]杨春,王秋怡,林伊莼,等.浅谈基于区块链的校园舆情分析系统[J].中国设备工程,2024,(16):254-256. [5]刘忠杰.视频弹幕评论舆情分析系统设计与实现[J].常州信息职业技术学院学报,2024,23(04):20-26. | ||||||
指导教师 | 签名：王丽川 2024年11月25日 | ||||||
系主任意见 | 审核通过 签名：陈丽芳,杨光辉 2024年11月25日 | ||||||
院长意见 | 审核通过 签名：杨爱民 2024年11月25日 | ||||||
注：任务书的具体内容可依据各系要求进行修正。另，学生所做毕业设计(论文) 的工作的研究成果归学校所有，学生不能向第三方泄露有关成果内容和技术秘密。
本科生毕业设计（论文）任务书
学院 | 理学院 | 专业 | 智能科学与技术 | 班级 | 21智能2 | ||
学生姓名 | 学号 | 202114930228 | |||||
毕设题目 | 基于深度学习的社交网络舆论分析系统 | ||||||
主要研究目标 | 1.掌握基于深度学习的社交网络舆论分析技术，具备社交网络平台数据采集、处理与分析的能力。 2.调研社交网络舆论分析的发展现状和趋势，分析基于深度学习的情感分析、主题识别等算法的优缺点和挑战。 3.实现包含数据采集、预处理、情感分析、主题识别、结果可视化等步骤的社交网络舆论分析系统，确保情感分析的准确率和主题识别的精确度达到行业领先水平。 | ||||||
主要研究内容 | 1.社交网络数据采集模块：该模块负责从各大社交网络平台实时采集用户发布的文本数据，包括微博、微信、论坛等。采集的数据包括文本内容、发布时间、用户ID等关键信息。 2.数据预处理模块：该模块对采集的原始数据进行清洗、去重、分词、去除停用词等预处理操作，为后续的情感分析和主题识别提供高质量的数据输入。 3.情感分析模块：该模块基于深度学习算法，如LSTM、BERT等，对预处理后的文本数据进行情感分析，判断文本的情感倾向（正面、负面、中立）。 4.主题识别模块：该模块同样基于深度学习算法，识别文本的主题或关键词，为用户提供文本内容的主题分布信息。 5.结果可视化模块：该模块将情感分析和主题识别的结果以图表、报告等形式展示给用户，便于用户直观地了解社交网络上的舆论动态。 | ||||||
研究方法 | 设计并实现一个高效的社交网络舆论分析系统，该系统能够自动化地完成数据采集、预处理、情感分析、主题识别和结果可视化等任务。系统采用深度学习算法作为核心分析手段，通过训练大量标注数据来提升情感分析和主题识别的准确率。同时，系统需要具备高效的数据存储和管理能力，以支持实时分析服务。 | ||||||
说明书的要求 | 撰写一篇约1.5万字的设计说明书，全面阐述社交网络舆论分析系统的设计思路、实现方法和关键技术。说明书应立论正确，内容详实，重点突出，结构紧凑，层次分明，条理清楚，文笔清晰。同时，说明书应包含系统的整体架构、模块划分、算法设计、数据流程、性能测试等方面的详细描述。 | ||||||
图纸要求 | 在说明书中提供与研究方案相关的系统架构图、模块划分图、数据流程图以及程序流程图等图纸。图纸应清晰标注图名图号，并予以详细解释。图纸应线条分明，比例适当，制作规范，便于读者理解和参考。 | ||||||
主要参考文献 | [1]罗佳,李泽平.基于BERT的毕业生就业舆情分析系统设计与实现[J].微处理机,2024,45(05):33-36. [2]杨茜麟.融媒体视域下市场监管舆情分析与应对策略[J].全媒体探索,2024,(09):82-84. [3]李坡涛,席红旗,陈丹敏.基于情感分析的高校舆情预测系统[J].河南财政金融学院学报(自然科学版),2024,33(03):14-19. [4]杨春,王秋怡,林伊莼,等.浅谈基于区块链的校园舆情分析系统[J].中国设备工程,2024,(16):254-256. [5]刘忠杰.视频弹幕评论舆情分析系统设计与实现[J].常州信息职业技术学院学报,2024,23(04):20-26. | ||||||
指导教师 | 签名：王丽川 2024年11月25日 | ||||||
系主任意见 | 审核通过 签名：陈丽芳,杨光辉 2024年11月25日 | ||||||
院长意见 | 审核通过 签名：杨爱民 2024年11月25日 | ||||||
注：任务书的具体内容可依据各系要求进行修正。另，学生所做毕业设计(论文) 的工作的研究成果归学校所有，学生不能向第三方泄露有关成果内容和技术秘密。