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仿新浪微博的网站源码

在本篇内容中小编给大家分享的是关于python爬虫获取新浪新闻的相关步骤和知识点，需要的可以跟着学习下。

新浪微博头像弹出层特效！

jQuery仿新浪微博头像裁切预览代码

JS仿新浪微博广播留言板添加删除代码，主要用ｊＱｕｅｒｙ技术，留言板功能有添加留言，删除留言，回复留言，回复人名称和时间等等

【目录】 推荐系统与推荐模型； 基于表示学习的深度学习推荐模型； 基于特征组合的深度学习推荐模型； 在微博的应用；

用java代码实现对新浪新闻的部分模块进行自动爬取，导出保存为TXT文本。

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软件架构说明 后台：Django、数据库：MySQL8、数据可视化：Pyecharts、情感分析：SnowNLP、分词处理：Jieba 功能实现： （1）话题广场舆论监控模块 实时监控新出现的热点话题：由于微博平台具有数据量大、信息碎片化严重、用户质量良莠不齐、信息传播快等特性，通过人工方式无法进行有效的舆情分析。 监测微博舆情采用技术性方式，一方面能够确保信息监测的全面性，另一方面能够提升舆情信息监测搜索的效率。 微博舆情监测的实现过程是，每日定时、周期性地对微博进行网页抓取后，对其你内容实行解析后保存到数据库或者特定格式的文件中，再通过用户设定的关键词库对采集的数据进行关键词集过滤，由此获得敏感舆情信息文本返回给用户界面。系统还应对收集的信息进行自然语言处理，从而识别到热点话题和热门事件。 （2）热点话题排名模块 对当前时间段以及指定时间段的热点话题进行热度排名：定期对微博热搜榜单进行爬取，将获取的热搜信息和热度等信息保存到本地，然后绘制排名情况，并在后面的数据可视化中进行展示 （3）实时热度追踪模块 对热点话题的热度进行追踪并记录热度变化情况 （4）微博用户数据分析模块 微博主页内容的采集、获取TA的粉丝与关注者列表并进行画像分析：针对指定的微博用户，例如某明星进行该用户发的微博进行爬取，并且对该微博的转发、点赞、评论信息进行爬取，并保存到本地，然后分析该用户微博的主要受众，针对受众再进行画像分析。 （5）文本可视化模块 对热点话题制作词云图、对热门评论制作词云图：从微博热搜话题中爬取相关话题后，对带有热搜关键字的微博进行爬取并保存这些内容到本地，然后调用Wordcloud模块进行词云图的分析和绘制 （6）数据可视化模块 热点话题热度情况的可视化、微博用户粉丝数量变化、单条微博转赞评数量的可视化：使用pyecharts模块，pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django中集成使用。 （7）数据导出模块 将爬取的数据导出到为Excel、txt、pdf等格式