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基于中文微博的用户倾向挖掘与分析的任务书
任务书
任务描述：
微博是中国最大的社交网络之一，拥有海量的用户数据。本任务旨在对微博用户的倾向进行挖掘与分析，了解他们的兴趣爱好、观点倾向等。具体任务包括以下方面：
1.数据获取与清洗：
使用Python爬取微博数据，包括用户昵称、微博内容、点赞数、评论数、转发数等信息。同时，对于无用信息进行过滤和清洗。
2.用户倾向分析：
从微博用户发布的微博内容和评论中分析其倾向，比如对政治、娱乐、体育等话题的态度，对于民生热点的观点等。对于倾向性强的用户进行分类。
3.情感分析：
通过对微博用户发布的微博内容，使用自然语言处理技术对其情感进行分析，分析微博用户的心理状态，以及其对于不同话题的态度。
4.社交网络分析：
利用微博的社交网络结构，分析用户之间的互动以及影响力大小。同时，可以对于特定话题下的微博用户进行社交网络分析，对于话题的传播情况进行分析。
5.结果可视化：
基于以上分析，将结果进行可视化处理，以图标、表格等形式呈现分析结果，方便用户理解和使用。
任务说明：
本任务难度较大，需要考虑到数据获取的难点和样本量的问题。同时，对于数据的分析需要使用到较为专业的自然语言处理技术和社交网络分析技术，需要对于编程和算法有一定的了解。
任务产出：
本任务的产出为一个微博用户倾向挖掘与分析的程序，包括数据获取、清洗、倾向分析、情感分析和可视化处理等功能。同时，根据不同用户需求，可以进行自定义分析和结果导出。
预计完成时间：
本任务的预计完成时间为一个月至两个月。其中，数据获取和清洗时间可能较长，占到整个任务时间的一半以上。同时，对于算法的调试和结果的可视化处理也需要较多的时间。
任务实施计划：
|时间|任务|
|-----------|-----------|
|第1周|数据获取和清洗|
|第2周|倾向分析|
|第3周|情感分析和社交网络分析|
|第4周|结果可视化|
任务评估方式：
本任务的评估方式主要包括以下几个方面：
1.数据获取准确率：
数据获取和清洗是本任务的第一步，数据量和准确率对于后续的分析有着重要的影响。评估数据获取的准确率和完整度。
2.算法准确性：
对于倾向分析和社交网络分析等算法的准确性进行评估，并考虑到样本量和数据的局限性。
3.结果可视化：
评估结果的可视化程度和数据展示的清晰度，根据用户需求进行扩展和改进。
任务参与人员：
本任务需要具备Python编程和自然语言处理技术的工程师参与，同时也需要数据分析师和产品经理参与需求分析和结果应用方面的工作。
参考文献：
1.宋立民，王磊编著.社交网络挖掘[M].北京：科学出版社，2017.
2.周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2019.
3.张钹.自然语言处理综论[M].北京：清华大学出版社，2018.