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基于极性分析的微博信息传播模型研究的任务书
任务书
任务名称：基于极性分析的微博信息传播模型研究
任务描述：本任务的主要目标是研究微博信息传播模型，利用极性分析方法来分析和预测微博传播的趋势和轨迹。在研究中，需要对微博文本数据进行爬取，清洗，构建数据集，选择合适的模型进行建模和分析，并对实验结果进行分析和比较。任务涉及到文本挖掘和自然语言处理领域，需要具备相关的知识和技能。
任务目标：
1.了解微博平台及相关文本挖掘技术，熟悉极性分析方法及其应用。
2.掌握基于Python语言的文本分析和挖掘工具，如jieba分词、NLTK等。
3.爬取微博数据并进行清洗，处理数据中的异常数据和噪声数据。
4.进行情感分析和极性分析，并对这些分析结果进行可视化呈现。
5.选择合适的模型进行建模和分析，如传播模型、分类模型等。
6.对实验结果进行比较和分析，分析各个模型的优缺点和适用范围。
任务过程：
1.收集相关文献资料，熟悉微博平台及其相关技术，学习和掌握文本挖掘和情感分析的方法和工具。
2.爬取并清洗微博数据，预处理和转化数据，比如通过关键词提取、去重、去噪和标注等方式，构建适合分析的数据集。
3.进行文本挖掘和情感极性分析，将微博文本转换成数字表达式，如将文本转换成词向量、TF-IDF等表示方式，并进行情感极性分析。
4.构建传播模型，研究微博信息的传播跟踪、传播路径、传播影响力等模型。
5.分类分析，将微博数据进行分类，研究不同类别数据的模式、趋势和分布规律等。
6.分析实验结果，并对比分析各个模型的性能和适用范围，总结实验结果。
任务成果：
1.论文：包括实验设计、数据分析、结论和未来研究方向等。
2.代码：包括爬虫代码、清洗和预处理代码、情感分析和极性分析代码、模型建立和评估代码等。
3.数据集：包括微博数据集，以及经过预处理和标注的数据集。
任务评估：
1.论文质量：论文内容完整、结构清晰、表达准确，符合学术规范和要求。
2.代码质量：代码结构清晰、注释明确、变量命名规范，符合代码规范和标准。
3.数据集质量：数据可用性高、预处理和标注准确。
任务时间：
本任务需耗时3-4个月。
参考文献：
1.《基于LDA主题模型的微博信息传播特征研究》
2.《利用网络爬虫抓取微博信息》
3.《基于情感词典和朴素贝叶斯算法的情感分类研究》
4.《用户行为路径挖掘与分析研究》
5.《社交网络中的信息传播模型研究》