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热门微博话题事件主题聚类分析的任务书
任务书
一、任务概述
微博是当前最受欢迎的社交媒体之一，也是公众获取信息和分享观点的主要平台之一。随着微博用户量的快速增长和微博话题事件的频繁发生，快速而准确地挖掘微博中的热门事件和话题，对于政府决策、企业营销、媒体报道、社会舆情分析等领域都具有重要意义。
本次任务旨在利用机器学习算法对微博热门话题事件进行主题聚类分析，通过对话题事件标签和关键词的分析，抽取微博中的主要主题，并将其划分为不同的主题类别，以帮助用户更加清晰地了解微博中的热门事件和话题。
二、任务要求
1.数据获取
从微博官网抓取不少于10000条相关微博，包括微博ID、发布时间、文本内容、转发数、评论数、点赞数等信息。数据需包含至少50个微博话题事件，每个话题事件需包含至少200条微博。
2.数据预处理
对获取的微博数据进行清洗和预处理，有效去除重复微博、广告微博、无效微博和垃圾信息，筛选出与任务相关的微博数据，并对微博文本内容进行分词、去停用词、标注词性等步骤。
3.文本向量化
采用TF-IDF等文本向量化方法，将处理后的微博文本转化为数值型的向量，为后续的主题聚类分析做好准备。
4.主题聚类分析
采用聚类算法对文本向量进行聚类，抽取主题关键词，将热门话题事件划分到不同的主题类别下。主题聚类分析需根据实际情况选择最适合的算法，如K-means、层次聚类、谱聚类等。
5.分析结果输出
输出主题聚类分析结果，包括每个主题类别的主题关键词，相关微博话题事件及其所属的主题类别等信息。同时，还需对主题聚类分析结果进行可视化展示，如词云图、聚类热力图等。
三、评价标准
1.数据采集是否完整、准确。
2.数据预处理是否有效、全面。
3.主题聚类分析是否准确、清晰。
4.分析结果输出是否规范、完整。
5.可视化展示是否直观、美观。
四、报告要求
1.报告格式：采用Word文档形式提交。
2.内容要求：报告要包含数据采集、数据预处理、主题聚类分析、结果输出和可视化展示等部分，尤其要注重主题聚类分析和结果输出的详细描述。报告中可适当加入样例分析和分析结果的讨论，给出分析的启示和建议。
3.其他要求：报告中需注明任务的背景、目的和实施过程，重点突出任务的难点和解决方案。同时，还需注明参考文献，遵循学术规范和知识产权保护原则。
五、参考资料
1.各种聚类算法及其应用-基于Python实现.pdf
2.微博文本分析之情感分析及文本分类.pdf
3.Python爬取微博数据并进行分析.pdf
4.Python自然语言处理入门.pdf
5.计算机科学与数据科学合作：机器学习课题的实践.pdf