摘要
随着互联网技术的迅猛发展，新浪微博作为国内领先的社交媒体平台，其海量用户生成内容(UGC)蕴含了丰富的舆情信息。本文基于数据挖掘技术，对新浪微博上的舆情数据进行了深入的分析与研究。首先，通过构建微博数据采集系统，实现了对特定话题或事件的微博数据抓取。随后，运用文本挖掘、情感分析、主题模型等数据挖掘方法，对微博内容进行深度解析，提取出关键信息、情感倾向及潜在主题。最后，结合案例分析，验证了所提方法的有效性和实用性。本文的研究成果可为政府决策、企业公关、社会舆情监测等领域提供有力的数据支持。

关键字：数据挖掘；新浪微博；舆情分析；文本挖掘；情感分析；主题模型

                                                                Abstract
With the rapid development of Internet technology, Sina Weibo, as a leading social media platform in China, contains rich public opinion information in its massive user-generated content (UGC). This paper conducts in-depth analysis and research on public opinion data on Sina Weibo based on data mining technology. Firstly, a Weibo data acquisition system is constructed to capture Weibo data on specific topics or events. Subsequently, data mining methods such as text mining, sentiment analysis, and topic modeling are applied to deeply analyze Weibo content, extracting key information, sentiment orientation, and potential topics. Finally, combined with case studies, the effectiveness and practicality of the proposed methods are verified. The research results of this paper can provide powerful data support for government decision-making, corporate public relations, and social public opinion monitoring.

Keywords: Data Mining; Sina Weibo; Public Opinion Analysis; Text Mining; Sentiment Analysis; Topic Modeling

目录

基于数据挖掘的新浪微博舆情数据分析与研究

摘要

题目：基于数据挖掘的新浪微博舆情数据分析与研究

Abstract

第一章 引言

第二章 相关理论基础

第三章 新浪微博舆情数据收集与处理

第四章 新浪微博舆情数据分析

第五章 案例分析

第六章 结论与展望

第七章（假设存在） 政策建议与实践应用

参考文献

4、参考文献（10篇中文论文）

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