基于python微博情感分析

《瑞祥新浪微博备份导出工具 v1.3：微博数据管理新选择》 在数字化信息时代，社交媒体成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，新浪微博作为国内颇具影响力的社交平台，承载了大量的用户信息和交流记录。然而，如何有效地管理和备份这些珍贵的数据，成为了一个重要的问题。这时，瑞祥新浪微博备份导出工具 v1.3 登场，它为用户提供了方便快捷的微博备份解决方案。 该工具的核心功能在于其强大的数据备份能力。用户只需登录自己的微博账号，并输入需要备份的特定微博地址，工具就能将全部的微博内容一网打尽，包括文字、图片、以及评论和私信等各类互动信息。这一特性使得用户可以全面保留自己或他人的微博历史记录，无论是个人回忆的珍藏，还是企业公关活动的记录，都能得到妥善的保存。 备份过程不受数量限制，无论是几百条还是上万条的微博，工具都能够高效地处理。对于那些希望备份他人微博的用户，只要获得授权，也可以实现备份，这在数据分析、研究或者内容监测等方面具有显著价值。同时，备份数据直接保存在本地电脑，确保了数据的安全性，避免了云端存储可能带来的隐私泄露风险。 瑞祥新浪微博备份导出工具 v1.3 的操作界面简洁易用，用户无需复杂的设置或专业知识，即可轻松上手。软件的稳定性也经过了多次优化，保证了备份过程中不会出现数据丢失或损坏的情况。此外，定期备份功能使得用户可以根据自己的需求设置备份频率，自动保持数据的最新状态。 文件名“sinawbbf-v1.3”表明这是该工具的第1.3版本，通常这意味着开发者已经对前一版本进行了迭代和优化，可能包含性能提升、新功能添加或者已知问题的修复。用户在使用时可以期待更加流畅的体验和更完善的备份服务。 瑞祥新浪微博备份导出工具 v1.3 是一款针对微博用户量身打造的数据管理工具，它不仅解决了微博数据备份的难题，还提供了安全、便捷的本地存储方案。对于那些重视社交媒体记录的个人和组织，这款工具无疑是一个值得信赖的选择。通过合理的利用，我们可以更好地保护自己的数字遗产，同时也为未来的数据分析和挖掘奠定了基础。

用java实现的新浪微博第三发登录的Demo,这只是代码,你要先去新浪开发者中心去开通授权,然后还有自己的域名,再然后就是这个Demo

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

包含：会员管理模块、个人中心、消息发布管理

项目说明 爬取新浪微博用户数据，为用户画像、情感分析和关系建模等提供结构化数据。 项目依赖的第三方库 HTTPClient Jsoup ：解析HTML fastjson 程序核心逻辑： 在 useVersion2014/WeiboCrawler3.main() 中，WeiboCrawler3的实例对象crawler调用crawl()爬取原始数据后存在文件里，剩余代码再解析磁盘上的文件进行抽取和转换得到最后的数据。 crawl()是执行爬取动作的具体函数 String html = crawl.getHTML(url) //根据url获取网址 crawler.isVerification(html) //判断是否需要输入验证码 如果连接超时重新连接 新浪微博模拟登录逻辑 Sina.main() Sina.login(username,passwprd) preLogin(encodeAcco

现有的微博情感分析方法已经注意到了微博文本与图片之间的互补作用，但较少注意用户情感表达的差异和微博内容中除文字之外的特征，为此提出一种多特征融合的图文微博情感分析方法。首先构建文本情感分类模型，将对情感具有很好指示作用的内容特征和用户特征与微博句子进行融合， 然后构造了基于参数迁移和微调的图片情感分类模型。最后设计特征层和决策层融合的方法，将文本和图片情感分类模型进行融合。实验结果表明，内容特征和用户特征有效增强了模型捕捉情感语义的能力，并在多项性能指标上都取得了很好的效果， 构建的图文情感分类模型和融合方法可获得更好的性能。

这是一个可以生成 twitter.com，weibo.com，zhihu.com，douban.com，jianshu.com和其他网站的屏幕截图的网站，但是该网站的目的是告诉（不懂编程的人）普通的人们：不要相信那些容易在网上看到的“截图”！ 网站本身的存在，告诉（浏览本网站的用户）人们一件事：所有网站的页面截图都可以非常容易地伪造，且足以乱真！ 那么这个人以后看到其他任何截图时，他会想到本网站的存在，然后就会下意识地怀疑截图的真实性了！

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

微博爬虫，一个基于Scrapy框架的轻量微博爬虫，Sina Weibo Spider.zip