摘  要

随着科技进步、互联网飞速发展，大数据成为信息技术发展的必然产物，更是信息化进程的新阶段。近年来，网络信息数据的规模正呈几何级数高速增长，互联网积累了大量与社会生活生产息息相关的信息和数据，其价值和意义不容小觑。如何盘活这些数据，更好地提升用户体验，完善网络环境，促进信息化经济稳步发展，成为当下事关全局的关键点。

以新浪微博为例，它是我国最早兴起的自媒体平台之一，以其理念为人人都是自媒体得到网友的广泛认可。微博平台的用户以超过数亿，每个人每个账号都是组成庞大数据的来源。用户行为是传播信息、产生数据的主力。活跃用户会浏览各种信息，使用微博提供的各种功能，比如关注、收藏、回复和上传图文频等行为，这些行为会生成大量的内容数据。

微博作为热门的社交平台具有丰富价值的大数据资源。选择新浪微博作为基于机器学习和数据挖掘来分析用户情感，描绘用户画像，分析用户真实性的实例，是因为在微博平台上，数据来源于用户也同样反馈给用户。因此设计并实现一套自动化微博数据挖掘系统，通过对海量微博数据进行分析，描绘用户画像，提取热度话题，深度获得隐藏在数据背后的深刻意义是当下信息时代人们迫切需要的问题。

 

关键词：微博，大数据，信息，传播，数据挖掘。

目录

第一章 绪论 5

1.1 研究背景 5

1.1.1 大数据发展趋势 5

1.1.2 新浪微博使用现状 5

1.2 研究目标 6

1.3 研究价值 7

第二章 需求分析与详细解决方案 9

2.1 问题分析 9

2.2 业务现状 10

2.3 业务模块设计 11

第三章 技术方案 13

3.1 架构设计 13

3.2 重点技术实现方案 14

3.2.1 数据获取 14

3.2.2 数据分析 15

3.2.3 数据展示 18

3.3 数据库设计 19

3.3.1数据库环境说明 19

3.3.2 物理设计 19

第四章 总结 22

4.1 研发过程 22

4.2 展望 22

4.3 小结 23

参考文献 25

致谢 26