基于海量信息过滤的微博热词抽取方法

新浪微博数据抓取详细教程本文介绍使用八爪鱼采集器简易模式采集抓取新浪微博的方法。

需要采集微博内容的，在网页简易模式界面里点击微博进去之后可以看到所有关于微博的规则信息，我们直接使用就可以的。

新浪微博数据抓取步骤1采集在微博首页进关键词搜索后的信息以及发文者的关注量，粉丝数等（下图所示）即打开微博主页进行登录后输入关键词进行搜索，采集搜索到的内容以及进入发文者页面采集关注量，粉丝数，微博数。

1、找到微博网页-关键词搜索规则然后点击立即使用新浪微博数据抓取步骤22、 简易模式中微博网页-关键词搜索的任务界面介绍查看详情：点开可以看到示例网址任务名：自定义任务名，默认为微博网页-关键词搜索任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组 用户名：请填写您的微博账号密码：请填写微博账号的登录密码关键词/搜索词：用于搜索的关键词，只支持填写一个翻页次数：设置采集多少页，由于微博会封账号，限制翻页1-50页 将鼠标移动到？号图标和任务名顶部文字均可以查看详细的注释信息。

示例数据：这个规则采集的所有字段信息。

新浪微博数据抓取步骤33、任务设置示例例如要采集与十九大相关的微博消息在设置里如下图所示：任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行用户名：请填写您的微博账号，必填密码：请填写微博账号的登录密码，必填关键词/搜索词：用于搜索的关键词，此处填写“十九大”翻页次数：设置采集多少页，此处设置2页设置好之后点击保存新浪微博数据抓取步骤4保存之后会出现开始采集的按钮新浪微博数据抓取步骤54、选择开始采集之后系统将会弹出运行任务的界面可以选择启动本地采集（本地执行采集流程）或者启动云采集（由云服务器执行采集流程），这里以启动本地采集为例，我们选择启动本地采集按钮。

新浪微博数据抓取步骤65、选择本地采集按钮之后，系统将会在本地执行这个采集流程来采集数据，下图为本地采集的效果新浪微博数据抓取步骤76、采集完毕之后选择导出数据按钮即可，这里以导出excel2007为例，选择这个选项之后点击确定新浪微博数据抓取步骤87、然后选择文件存放在电脑上的路径，路径选择好之后选择保存新浪微博数据抓取步骤9、这样数据就被完整的导出到自己的电脑上来了8相关采集教程：百度搜索结果采集豆瓣电影短评采集搜狗微信文章采集八爪鱼——70万用户选择的网页数据采集器。

基于标签的微博关键词抽取排序方法
叶菁菁;李琳;钟珞
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2016(036)002
【摘要】针对微博关键词抽取准确率不高的问题,提出一种基于标签优先的抽取排序方法.该方法利用微博本身具有的社交特征——标签,从微博内容集中抽取关键词.该方法首先根据微博自身建立初始词与微博之间的加权图,再将基于标签的随机游走方法应用于图中,随机游走反复跳跃到标签词节点上,经过一系列迭代得出每个词的平稳概率,并通过概率决定词的最终排序.该抽取方法根据真实的新浪微博内容进行测验,结果显示,与通过词与词的加权图来抽取关键词相比,基于标签的微博关键词抽取方法准确率提高了50％,在实际应用中能够有效提高关键词抽取的正确率.【总页数】6页(P563-567,585)
【作者】叶菁菁;李琳;钟珞
【作者单位】武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070;武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070;武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于关键词抽取的微博舆情事件内容聚合 [J], 周鹏;蔡淑琴;石双元;王伟
2.一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法 [J], 张其龙;邓维斌;胡峰;瞿原;胡宗容
3.基于基分类器的图像语义标签自动排序方法ISLR-BV [J], 张玉梅;谢本亮
4.基于视觉显著性近邻投票的标签排序方法 [J], 李旻先;赵春霞;唐金辉;侯迎坤
5.基于学习排序的多分类标签排序方法研究 [J], 贺成诚;汪海涛;姜瑛;陈星
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一种基于聚类的微博关键词提取方法的研究与实现孙兴东;李爱平;李树栋【期刊名称】《信息网络安全》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】This paper presented a Micro-blog keyword extraction based on Clustering. It achieved in three steps. At ifrst, the experiment pre-processed and breaked word on the microblogs, then used TF-IDF and TextRank algorithm to calculate word weight, according to the characteristics of short text microblogging used a combination of the two methods calculate weighting terms and extracted candidate keyword by clustering algorithm. Secondly, taked n is 2 deifnes the maximum probability left neighbor and maximum probability right neighbor basedon the theory of n-gram language model, accordingly extended the candidate keywords into key phrases. At last, the result ifltered accordingto the concept of accessory variety and semantic number of units in the semantics extension model. The experimental results show this methodcan effectively extracted the microblogs keywords and TextRank performed better than the TF-IDF when processed short text .%文章提出了一种基于聚类的微博关键词提取方法。

面向微博数据的关键词提取技术研究在社交媒体时代，微博成为了人们交流信息、获取资讯、表达观点的重要平台，其中包含着各种语言文字的信息。

为了更好地利用这些信息，我们需要通过关键词提取技术，快速、准确地把信息中的关键词提取出来，从而实现对海量信息的分类、挖掘和分析。

一、微博数据的特点与传统媒体不同，微博数据有以下几个特点：1.实时性：微博的信息发布和传播十分迅速，数据量大、变化快。

2.短文本：微博文本长度往往不超过140个字符，相等于中文博客中的一两句话，因此不同于文本数据普遍的长文本特点。

3.表达多样性：微博文本中包含着丰富的表达方式，如表情符号、话题、@某人等。

这些微博数据的特点，为关键词提取技术带来了挑战。

二、中文分词中文是一门汉字构成的语言，因此需要中文分词来分解。

中文分词就是将连续的汉字序列切分成具有语义的词序列。

中文分词技术分为基于词典的分词和基于统计的分词。

基于词典的分词方法适用于直译或翻译后的中文文本，而基于统计的分词方法可以克服任何中文文本的语言多义性。

三、关键词提取方法自动关键词提取是自然语言处理领域的一个重要分支，是对文本数据进行信息提取的一种技术手段。

1.基于TF-IDF的关键词提取方法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型是一种用于计算文档中词语权重的方法。

它主要用于信息检索领域，通常用于关键词的提取和文本的抽取。

在中文分词的基础上，TF-IDF模型分析文档数据集的每个文档，统计每个词汇的文本频率（TF）和逆向文本频率（IDF），权重值越大的词汇，就越有可能成为该文档的关键词。

2.基于主题模型的关键词提取方法主题模型，能够从大规模文本数据集中挖掘出隐含话题，是一种常用的文本信息处理技术。

将微博数据集建立主题模型，通过对比各个主题的概率值进行排序，选取与主题相关、且概率值最大的词汇作为关键词。

3.基于机器学习的关键词提取方法机器学习技术可以通过自动学习数据集中的模式和规律，从而对文本数据进行分类、聚类和预测等。

微博热词抽取及话题发现研究
微博热词抽取及话题发现研究*
郝晓玲1 茅嘉惠1 于秀艳2
【摘要】旨在实践一种方法，能从大量散乱的微博语料中快速抽取热点词语并从中形成话题。

首先参考文本串的词频、内部聚合度、粘联度这三个统计特征判断文本串是否成词，直接从样本语料中抽取出高频词。

然后根据这些高频词在不同时间窗口的出现频率筛选出实时热词，最后利用词共现确定热词间的关联度，将热词聚类形成热点话题。

实验证明，该算法简单易行，在话题发现中取得了良好的效果。

【期刊名称】情报杂志
【年(卷),期】2015(000)006
【总页数】6
【关键词】微博微博热词话题发现词共现
DOI 10.3969/j.issn.1002-1965.2015.06.020
0 引言
微博作为重要的互联网应用，允许用户将自己的最新动态和想法以短信形式发送给手机和个性化网站群，随时随地和世界分享博主所见所想。

由于微博140字的字数限制大大降低了信息发布的门槛，原创内容海量生成，每天人们在新浪微博上发布上亿条博文。

为及时了解微博圈的动态，有必要对海量的微博信息进行组织和分析，提出有效的算法从这些信息中对话题进行提取，并以简洁的形式提供给用户。

因此，如何实现从这些零散多样的内容中提取有价值的主题信息也是重要的研究课题。

1 相关研究综述。

专利名称：基于微博内容的关键词挖掘方法及系统专利类型：发明专利
发明人：高宝强,吴波,曹娟,张勇东,李锦涛
申请号：CN201410768704.3
申请日：20141211
公开号：CN104504024A
公开日：
20150408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于微博内容的关键词挖掘方法，对于所有微博文本经分词得到的所有词的集合中的每个词，基于该词在每个微博文本中出现的次数及该微博文本被转发的次数来计算该词的权重；并选取其权重大于预定阈值的词作为从该微博数据集中挖掘的关键词。

该方法即考虑了词语在各个微博文本中出现的频率，又考虑了同一微博文本在微博数据集中转发情况对挖掘关键词的准确性的影响，因此提高了获取微博文本关键词的精确度。

申请人：中国科学院计算技术研究所
地址：100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号
国籍：CN
代理机构：北京泛华伟业知识产权代理有限公司
代理人：王勇
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专利名称：一种基于关键字搜索的微博热门话题提取方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：李萍
申请号：CN201810593368.1
申请日：20180611
公开号：CN108763583A
公开日：
20181106
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于关键字搜索的微博热门话题提取方法及系统，属于云计算技术领域。

本发明的基于关键字搜索的微博热门话题提取方法，利用网络爬虫结合微博的高级搜索功能，获取指定时间内用户发布的含有关键字的所有微博数据，利用Hadoop平台实现微博数据的处理与分析，提取出热门话题。

该发明的基于关键字搜索的微博热门话题提取方法能够快速、精确的得到热门话题，从而有助于掌握热点事件，具有很好的推广应用价值。

申请人：山东汇贸电子口岸有限公司
地址：250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S06楼
国籍：CN
代理机构：济南信达专利事务所有限公司
代理人：高经
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海量数据下的关键词提取方法研究近年来，随着大数据技术的发展，互联网上已经储存的数据量已经超过了人类可以想象的数量。

在这些数据里，关键词的提取成为了一项极为关键的任务。

为什么要提取关键词？因为关键词可以用来快速归纳和描述一篇文本或者一份数据，它是信息检索、文本分类、机器学习等领域的基础。

那么，如何在海量数据中提取关键词呢？一、常见的关键词提取方法1. 基于频率统计的关键词提取方法这种方法通过计算文本中词语出现的频率来提取关键词。

常见的算法有TF-IDF、TextRank等。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的文本特征提取方法，其本质是将每个词语在文本中出现的频次除以在所有文本中出现的频次差异。

TextRank是一种图论算法，对文本建立图结构并使用PageRank算法权值权衡关键词重要性。

2. 基于语义分析的关键词提取方法这种方法通过词语之间的语义关系来提取关键词。

常见的算法有LSI（Latent Semantic Indexing）、LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。

LSI利用奇异值分解（SVD）降低维度，从而实现类似于主成分分析的功能。

LDA是一种主题模型，对大量文本进行主题分类和提取。

二、海量数据下的关键词提取方法在海量数据下，常见的关键词提取方法会面临以下问题：1. 数据存储问题由于数据量巨大，需要使用分布式存储解决存储问题，例如Hadoop、Spark等。

2. 算法效率问题传统的算法很难应对大规模数据下的效率问题，因此需要并行化和硬件加速。

例如，可以使用GPU进行并行计算，使用深度学习模型实现高效的关键词提取。

3. 数据噪声问题海量数据中，数据噪声是无法避免的，需要使用数据清洗技术和统计学方法减小噪声的影响。

三、结语综上所述，在海量数据下的关键词提取方法需要注意数据存储、算法效率和数据噪声等问题。