微博突发事件检测研究

为了更有效地获取监测网站上的突发事件舆情数据，本研究提出了一种基于突发事件热度的站点地图构建算法。该算法利用突发事件主题词典和改进的 Shark search 算法采集样本网页，并在此基础上对目标网站的超链接结构进行数据挖掘，构建包含网站各版块突发事件热度的站点地图。使用该站点地图，网页采集器能够及时调整更新频率，准确采集所需网页，更好地适应监测网站的动态变化。实验结果表明，在站点地图的指导下，突发事件相关网页的采集有效性和效率均得到显著提升。

在Web社会网络分析中，分析用户行为及偏好是关键课题之一。以微博为例，通过对用户历史行为的统计分析，提取影响决策的因素，并定性分析它们之间的关联关系，以揭示用户潜在的偏好。利用CP-nets偏好表达工具建立用户偏好模型，有效表达各因素之间的偏好关系，并导出最优特性，帮助用户进行信息转发决策。

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

社交网络环境的大数据化趋势，使微博博主的信息被收集整合，为其特征与行为分析提供了基础。

微博内容定向采集工具 这款工具能够根据您指定的关键词和日期范围，精准抓取微博平台上的相关内容，助力您进行舆情监测、市场调研、竞品分析等工作。 主要功能： 关键词设定：支持设定多个关键词，并可选择包含任意关键词、包含所有关键词或排除特定关键词等匹配模式。 日期范围选择：可设定具体的起始日期和结束日期，精准锁定目标时间段内的微博内容。 数据导出：支持将采集到的微博内容导出为多种格式，方便您进行后续分析和处理。 使用场景： 品牌监测：追踪品牌相关话题的讨论热度和舆论走向，及时了解消费者反馈。 热点事件追踪：快速收集特定事件的相关微博内容，把握事件发展脉络和舆论动态。 市场调研：了解目标用户群体在微博平台上的行为和偏好，为市场决策提供数据支撑。 竞品分析：分析竞争对手的微博营销策略和用户评价，为自身品牌发展提供借鉴。 注意事项： 工具的使用需遵循微博平台的相关规定和 robots 协议。

这是一个基于JSP和Servlet的简易微博项目，涵盖了图片上传、MySQL分页、JSTL以及数据库设计等功能，适合Java Web入门学习。

微博内容分析工具，基于微博文本，通过计算词语权重，提供内容推荐和广告建议。

来自新浪微博的工程师分享了他们在使用和管理Redis方面的经验，这场演讲提供了宝贵的实战知识，让参与者对大规模Redis部署有了更深入的理解。

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。