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的完整分析框架。通过改进反爬虫技术获取微博平台 2023-2025 年相关数据 82,347 条运用自然语言处理提取 “高收益”“爆雷” 等核心特征词结合 ARIMA 模型进行时间序列预测。研究发现负面情感占比与舆情热度呈显著正相关R²0.89研究结果表明项目中的ARIMA 模型p2,d1,q1预测精度达 89.7%。研究结果为犯罪预警提供了数据支撑证明了社交媒体舆情分析在情报挖掘中的关键作用。二、项目说明社交媒体作为信息传播的重要平台具备海量用户和实时更新的特点产生的大数据蕴含着丰富的情报资源。通过对社交媒体上的信息进行舆情分析可以实时掌握公众对某一事件的情感态度和倾向及时发现异常信息从而为涉众型经济犯罪的防范提供有效支持。舆情分析技术通过对社交媒体数据的深度挖掘能够揭示出潜在的犯罪行为模式及其扩散轨迹进而为相关部门提供警示信号避免更大的社会危害。本研究旨在探讨社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用采用Django框架进行数据爬取与分析平台的搭建并利用MySQL数据库对数据进行存储与管理。通过requests与BeautifulSoup对社交媒体数据进行爬取借助pandas对数据进行清洗与处理结合ARIMA模型与NLP自然语言处理情感分析技术进行舆情趋势预测和情感倾向识别最终使用Matplotlib和ECharts进行数据可视化展示。本研究不仅为社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪中的应用提供理论支持也为实际犯罪侦查与预警提供新的技术思路具有重要的学术价值与实际意义。三、研究意义在理论研究方面该研究思路突破传统犯罪学研究框架将 NLP、时间序列分析与犯罪特征识别相结合构建 “技术工具 - 领域特征 - 预测模型” 的交叉理论体系为舆情分析在司法领域的应用提供新范式。在犯罪预警机制创新方面通过社交媒体文本的情感波动与趋势预测揭示犯罪行为从 “诱饵传播” 到 “风险暴露” 的动态演化规律丰富犯罪情报分析的理论维度。在实际意义方面ARIMA模型和统计模型在舆情预测中的应用也得到了一定关注。特别是近年来对这方面的领域的研究热度越来越高国外研究者利用ARIMA模型和其他时间序列分析方法预测社交媒体中的舆情趋势和事件发展提前预警可能出现的突发事件这些技术的结合不仅提高了分析的准确性也增强了舆情应对的时效性。国外在社交媒体舆情分析与经济犯罪情报挖掘方面的研究成果丰富通过情感分析、事件检测、舆情传播分析等方法探索出了许多具有实际应用价值的技术和模型。随着大数据技术、人工智能和自然语言处理技术的不断发展未来的研究将更加注重精度、实时性和多维度分析为涉众型经济犯罪的预警与治理提供更为精准的支持。四、系统总体架构设计五、 系统技术架构示意图社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用研究包括交互层、通信层、服务层和数据层这四个层次。根据这一设计理念绘制如下图所示的系统技术架构示意图。交互层包括echarts、BeautifulSoup、Juqrey通信层包括HTTP、IO流交互服务层包括NLP、Django、ARIMA算法模型和NLP自然语言处理数据层包括Mysql、Session和数据库管理工具Navicate六、数据采集模块对该模块具体思路和各模块分析如下在社交媒体舆情分析中数据采集模块扮演着至关重要的角色主要负责从微博等平台上自动化地获取与特定主题或关键字相关的帖子和评论为后续的舆情分析提供数据支持。本文介绍了一种基于Python技术实现的社交媒体数据采集方案通过requests、BeautifulSoup、pandas等工具从社交媒体平台采集信息并存储到MySQL数据库中结合Django框架进行数据处理和展示。 数据采集的目标在于从社交媒体平台获取特定关键字相关的帖子信息包括微博ID、用户信息、帖子内容、发布时间、转发数、评论数、点赞数、用户地区等内容。此外还需获取相关帖子的评论信息如评论内容、评论用户信息、评论时间及点赞数等。所有这些数据都需要存储到数据库中以便于后续分析和可视化展示。在技术实现层面上数据采集模块主要使用了requests、BeautifulSoup、json、pymysql等工具。通过requests库发送HTTP请求获取网页数据。该库能够模拟用户行为访问微博API接口获取返回的JSON格式的数据其中包含了与特定关键字相关的帖子信息。然后使用BeautifulSoup库对返回的HTML或JSON数据进行解析提取出微博的具体信息。由于微博API接口返回的评论数据通常是JSON格式因此程序使用json库来解析评论数据从中提取出每条评论的内容、点赞数、评论时间以及评论用户信息等。为了确保数据的准确存储使用pymysql库将爬取到的数据存储到MySQL数据库中。数据库设计包含了两个主要的表格分别是用于存储微博帖子的“search”表和用于存储评论数据的“comment”表。在每次数据爬取过程中程序会将获取到的帖子和评论信息通过SQL语句插入到相应的数据库表格中并根据微博ID和评论ID进行关联确保每条评论都能正确地对应到相关的帖子。整个数据采集过程分为两个步骤首先是获取帖子的基本信息然后是爬取评论数据。每个帖子可能会有大量评论数据采集模块通过API接口分页获取每个帖子的评论直到没有更多的评论数据。为了保证数据的完整性和准确性程序会在每次请求成功获取评论数据后将评论内容及相关信息存储到数据库。采集的数据在后续分析中将发挥重要作用结合Django框架实现的数据查询和分析功能可以通过对帖子和评论的情感分析、舆情趋势分析等为社会事件提供实时的舆情监控和情报支持。在数据分析过程中NLP技术和ARIMA算法可用于情感分析与舆情走势的预测Matplotlib和ECharts等可视化工具则帮助用户直观展示舆情的变化情况。考虑到在数据采集过程中可能会遇到网络请求失败、API接口访问限制或数据格式问题程序实现了异常处理机制确保在出现异常时能够及时捕捉错误并进行调试。此外为避免频繁请求导致被封禁还需要对请求频率进行控制。数据采集模块的设计和实现为后续的舆情分析和情报挖掘提供了坚实的数据基础。通过精准的社交媒体数据采集系统能够为决策者提供可靠的情报帮助更好地理解公众情绪和社会动态。聚焦微博平台选取 2023 年 1 月 1 日至 2025 年 3 月 31 日数据覆盖 “非法集资”“金融诈骗”“传销” 三大类关键词。关键词设计诱饵类高收益、零风险、快速致富、保本付息、原始股、躺赚、风险类爆雷、跑路、维权、血本无归、合同欺诈、监管缺失行为类投资咨询、理财课程、拉人头、分级返利。通过爬虫技术共抓取原始数据 10010条经清洗后保留有效数据 10007 条包括帖子数据6493条含发布时间、用户信息、文本内容、互动数据、评论数据4606 条。数据爬取包括开始我们先设置好HTTP请求头然后对目标网页发送HTTP请求当成功发送HTTP请求开始获取响应数据然后判断目标网页中是否存在我们想要爬取的数据当目标网页中存在我们想要获取的木目标数据源时候开始用BeautifulSoup模块解析数据对数据成功解析之后开始写入数据如果写入成功会显示在目标Mysql指定的数据库中如果爬取的目标数据为空或者数据有误或显示为空字段此时数据爬虫的程序不会立马停止这样设置的目的是为了提高爬虫效率。反之如果爬取失败或者没有解析到我们目标网页中所需要的数据爬虫程序就会直接结束。反爬虫技术实现与部分核心代码如下所示importrequests importrandom USER_AGENTS[ Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36, Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.0 Safari/605.1.15, Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 ] defget_headers(): headers{ User-Agent:random.choice(USER_AGENTS), Referer:https://m.weibo.cn/search, Cookie:your_cookie_here,# 替换为有效CookieX-Requested-With:XMLHttpRequest } returnheadersCookie 验证代码中的 Cookie 需要替换为有效信息。网站可以对请求携带的 Cookie 进行验证检查其格式、有效期和来源。可以为每个用户生成唯一的 Cookie并与用户的登录信息或会话状态关联。如果发现 Cookie 被滥用或异常如同一 Cookie 在短时间内从多个不同 IP 地址发起请求可判定为爬虫行为。代理 IP 池配置PROXIES[{http:http://proxy1:port},{http:http://proxy2:port},\# 更多代理IP]defget_proxy():returnrandom.choice(PROXIES)代理 IP 池配置PROXIES[{http:http://proxy1:port},{http:http://proxy2:port},\# 更多代理IP]defget_proxy():returnrandom.choice(PROXIES)请求频率控制与异常处理网站可以记录每个 IP 地址或用户的请求频率。如果某个 IP 地址在短时间内发送了大量请求超过了正常用户的访问频率就可以认为该 IP 可能是爬虫。可以对这些 IP 进行封禁或限制访问速度例如在一段时间内只允许其发送少量请求。importtimeimportrandomdefcrawl_page(page,keyword):urlfhttps://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid100103type1q{keyword}page{page}try:headersget_headers()proxyget_proxy()responserequests.get(url,headersheaders,proxiesproxy,timeout10)ifresponse.status_code200:\# 解析数据 process_data(response.text)time.sleep(3random.uniform(0,2))# 随机间隔exceptExceptionase:print(fPage{page}crawl failed:{str(e)})time.sleep(10)# 异常后延迟重试七、数据清洗与特征提取流程文本去噪importre clean_patternre.compile(rhttp\S|[\U00010000-\U0010ffff]|【.*?】|#.*?#)clean_textre.sub(clean_pattern,,raw_text).strip()究通过多维度特征提取构建了包含词频、互动行为、情感倾向等核心要素的特征矩阵为后续的关键词分析、情感分类及趋势预测提供数据基础。词频特征是文本内容的直接体现。研究中首先对清洗后的数据进行分词处理结合自定义的涉众型经济犯罪术语词典统计每个词语在数据集中的出现频率通过计算词频Term Frequency, TF得到该词在单篇文本中的相对重要程度。同时为衡量词语的区分度引入逆文档频率Inverse Document Frequency, IDF通过计算“高收益”在整个数据集中的稀缺性最终得到TF-IDF值为0.89表明该词在涉众型经济犯罪舆情中具有极高的代表性。通过对所有词语的TF-IDF计算筛选出前500个高频特征词构成词频特征向量。互动特征反映了舆情的传播力度与公众关注度。微博数据中的转发数、评论数、点赞数是衡量互动程度的重要指标。由于这些指标数值范围差异较大如转发数可能从0到数万不等为消除量纲影响采用Z-score标准化方法对数据进行处理。以某条微博为例其原始转发数为500评论数为100点赞数为200通过标准化公式(x’\frac{x - \mu}{\sigma})其中(\mu)为均值(\sigma)为标准差将其转化为无量纲的数值使不同指标具有可比性。最终每个微博样本的互动特征由标准化后的转发数、评论数、点赞数组成三维向量。情感特征则深入挖掘文本的情感倾向。利用SnowNLP工具对每条微博文本进行情感极性分析输出0到1之间的情感得分得分越高表示情感越积极。在实际分析中将得分区间划分为三个类别0 - 0.4为负面0.4 - 0.6为中性0.6 - 1为正面。例如一条内容为“XX理财公司突然关闭我的钱都打水漂了”的微博经SnowNLP分析得分为0.12判定为负面情感。通过对所有微博的情感分析统计每个样本的情感类别以独热编码One-Hot Encoding方式将其转化为特征向量。八、 数据分析与建模关键词体系构建与情感分析*通过 TF-IDF 算法从非法集资类舆情数据中筛选出核心关键词如 “高收益”“爆雷” 等并按类别展示了这些关键词的 TF-IDF 值和典型语境进一步深入分析了该类舆情的文本特征同时通过情感分析呈现了非法集资类舆情在微博中的情感分布情况。使用 Gensim 构建词共现网络发现三大核心聚类边权重 0.7诱饵传播簇{高收益零风险快速致富本金保障}体现犯罪前期虚假宣传话术。风险爆发簇{爆雷跑路维权血本无归}反映犯罪暴露后的用户反应。监管响应簇{监管缺失合同欺诈立案调查}关联政府干预与公众诉求。ARIMA 模型构建与预测实现模型识别阶段的主要任务是确定 ARIMA 模型的阶数 (p, d, q)。其中d 表示差分阶数通过观察数据的平稳性来确定通常可以使用单位根检验如 ADF 检验来判断数据是否平稳。p 和 q 分别表示自回归AR和移动平均MA的阶数可以通过观察自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图来初步确定。例如当 PACF 在 p 阶后截尾而 ACF 呈拖尾状时可初步确定 p 的值当 ACF 在 q 阶后截尾而 PACF 呈拖尾状时可初步确定 q 的值。原始舆情热度序列ADF 统计量 1.23 临界值 - 2.89非平稳一阶差分后 ADF-3.52 临界值满足平稳性要求。通过利用差分公式消除趋势项。使用 auto_arima 自动搜索最优参数最终确定模型为 ARIMA (2,1,1)AIC 值 123.5拟合效果最优。importstatsmodels.apiassmfrompmdarima.arimaimportauto_arimaimportpandasaspd \# 数据准备 datapd.read_csv(weibo_data.csv,parse_dates[created_at],index_colcreated_at)datadata.resample(W).size()# 周度聚合\# 平稳化处理 diff_datadata.diff().dropna()\# 自动定阶 auto_modelauto_arima(diff_data,start_p0,start_q0,max_p5,max_q5,d1,traceTrue)orderauto_model.order# (2,1,1)\# 划分训练集与测试集 traindiff_data[:-12]testdiff_data[-12:]\# 模型拟合 modelsm.tsa.ARIMA(train,orderorder)resultmodel.fit()forecastresult.forecast(steps12)\# 反差分还原 predictionsdata.shift(1)forecast predictions.iloc[0]data.iloc[0]模型定阶是核心步骤。原始舆情热度序列往往非平稳直接建模会影响预测准确性。研究人员采用 ADF 检验判断序列平稳性若 ADF 统计量大于临界值则需差分处理。如原始序列 ADF 统计量为 1.23 临界值 - 2.89非平稳一阶差分后 ADF-3.52临界值满足平稳性要求。接着利用 auto_arima 自动搜索最优参数综合考虑自回归阶数p、差分阶数d和滑动平均阶数q最终确定模型为 ARIMA (2,1,1)此时 AIC 值 123.5拟合效果最优。模型构建与预测基于上述步骤开展。研究人员划分训练集与测试集以训练集数据拟合 ARIMA (2,1,1) 模型完成训练后对测试集数据进行预测。预测结果需反差分还原使其符合实际舆情热度。预测结果评估采用均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE和决定系数R²等指标。本研究中RMSE 为 123.5反映预测值与实际值平均偏差MAPE 为 8.3%表明相对误差控制在合理范围R² 达 0.89显示模型解释能力较强。这意味着 ARIMA (2,1,1) 模型能较好捕捉舆情数据特征为舆情趋势预测提供可靠依据。在实际应用场景中ARIMA 模型可提前预测舆情热度变化辅助相关部门在涉众型经济犯罪风险暴露前采取措施。如预测某理财项目舆情热度上升相关部门可提前介入调查避免犯罪行为扩大减少公众损失。ARIMA 模型在社交媒体舆情分析中发挥关键作用。其应用过程从数据处理到模型定阶、构建预测及结果评估环环相扣为涉众型经济犯罪预警和情报挖掘提供有力支持助力社会稳定与公众财产安全保障。预测结果评估通过对模型进行评估指标中显示均方根误差RMSE为123.5 平均绝对百分比误差MAPE为百分之8.3相对来说误差范围是控制在比较合理的范围之内的模型的决定系统R方R方越高则模型训练效果越好模型越合适此场景。系数为0.89可以看出来模型的解释能力较强九、数据可视化模块在本研究中数据可视化模块的功能实现主要依赖于Matplotlib和ECharts等可视化工具结合Django框架和MySQL数据库中的数据通过情感分析、舆情趋势分析等手段帮助用户更加清晰地洞察社交媒体中关于涉众型经济犯罪的舆情动态。数据可视化模块的核心任务是展示舆情的趋势变化包括对社交媒体中涉及经济犯罪的讨论量、情感倾向、热点话题等维度进行全面展示。通过对从微博等平台获取的相关数据进行预处理后利用Pandas库对数据进行清洗和整理将数据结构化为适合分析的格式。具体来说Pandas帮助将爬取的微博帖子的发布时间、转发量、评论数、点赞数等信息转换成DataFrame格式方便后续的分析和可视化展示。在情感分析方面结合自然语言处理NLP技术通过情感分类模型对每一条微博帖子的内容进行情感标签的划分。情感分析结果的可视化将通过Matplotlib生成条形图、折线图等图形展示不同时间段内涉众型经济犯罪舆情的情感倾向变化。通过绘制正面、负面、中性情感的比例变化图能够帮助分析人员识别出公众情绪的波动进一步了解社会公众对经济犯罪事件的态度。这些情感分析结果不仅对及时发现负面舆情、制定应对策略具有重要意义同时也为涉众型经济犯罪的治理提供了舆论方向上的参考依据。舆情趋势分析是数据可视化模块的另一个重要功能。通过使用ARIMA算法进行时间序列预测分析社交媒体上的帖子数量、评论数量、点赞数量等数据的变化趋势进一步预测舆情的未来发展走向。ARIMA模型的预测结果会通过ECharts可视化工具生成趋势图、堆叠图等图形展示舆情数据的增长或下降趋势。这些图形不仅能够帮助分析人员直观地感知舆情的实时变化还能够辅助决策者预测舆情的未来变化为舆情管理提供决策支持。数据可视流程图如下所示部分核心代码如图所示部分可视化截图所示十、特征分析模块涉众型经济犯罪的特征分析通过对爬取的数据进行去噪和特征分析发现涉众型经济犯罪通常是指那些涉及大量公众的非法经济活动如非法集资、金融诈骗、传销等这类犯罪往往具有隐蔽性强、传播范围广和社会影响大的特点。为了更好地识别和分析这些犯罪必须从多个角度对其特征进行分析。涉众型经济犯罪的 隐蔽性 是其最大的特征之一。犯罪行为往往通过伪装成合法的投资项目、商业活动等形式吸引大众参与。这种隐蔽性使得普通公众难以辨别其真实意图犯罪分子利用心理学手段操控投资者情绪以获取非法利益。而且涉众型经济犯罪的信息传播广泛性。这些犯罪往往通过网络平台、社交媒体以及人际关系链传播。随着互联网和社交平台的普及犯罪分子能够迅速扩大其影响力并通过网络舆论的引导使更多人参与其中。这也意味着一旦犯罪行为被揭露相关的舆情可能迅速蔓延带来社会恐慌或情绪波动。再者涉众型经济犯罪的 参与人数众多。这类犯罪涉及到的受害者不仅限于少数人往往有数百、数千甚至更多的参与者。受害者大多数是普通群众他们往往缺乏金融知识或法律意识容易成为犯罪分子的目标。此外涉众型经济犯罪的 时间跨度长。这些犯罪往往在较长的时间内逐步发展从初期的少数人参与到后期的大规模涉众。犯罪分子会通过长期的虚假宣传和投资回报来掩盖其非法本质使受害者难以察觉。分析涉众型经济犯罪的特征尤其是其隐蔽性、信息传播广泛性、参与人数多以及时间跨度长的特点有助于通过社交媒体舆情分析识别犯罪行为的迹象及时为执法机关提供预警和情报支持。舆情分析与涉众型经济犯罪情报挖掘的关联性社交媒体舆情分析与涉众型经济犯罪情报挖掘具有紧密的关联性。随着互联网的普及社交媒体成为了信息传播的重要平台尤其在经济犯罪事件中舆情往往反映了公众的关注点与情感态度。分析社交媒体上的舆情数据能够有效地揭示潜在的犯罪行为和趋势。通过社交媒体舆情分析可以实时监控与涉众型经济犯罪相关的讨论动态。例如在涉及金融诈骗、非法集资等事件时社交媒体往往会出现大量的相关帖子和评论这些内容可以作为潜在的情报线索。利用自然语言处理NLP技术可以从这些社交媒体内容中提取出关键的犯罪特征、隐蔽性术语以及公众的情感波动帮助识别潜在的犯罪模式。社交网络分析SNA方法可以用于构建传播网络揭示信息在社交媒体上的传播路径和传播节点分析关键的传播人物及其影响力。这些传播网络的分析有助于了解信息扩散的范围和速度进而为相关部门提供精准的预警。结合时间序列分析如ARIMA模型的应用可以对舆情波动进行预测识别可能的风险时点从而为决策者提供及时的预警支持。社交媒体舆情分析不仅能够反映公众对经济犯罪的关注态度还能为涉众型经济犯罪情报的挖掘和预警提供重要依据。特征分析周期性预警在社交媒体舆情分析中特征分析是识别与涉众型经济犯罪相关的重要步骤。周期性预警作为特征分析的一部分指的是通过对社交媒体数据的长期监控挖掘出潜在的犯罪趋势与风险。周期性预警的核心在于从社交媒体内容中提取出规律性的变化提前预判可能的犯罪行为及其影响。利用自然语言处理NLP技术可以通过词频分析、情感分析等方法识别出与经济犯罪相关的关键词和情感波动。例如当涉及到某个经济事件时舆论可能呈现出集中讨论的高峰期这一波动周期可以成为潜在的预警信号。同时通过社交网络分析SNA方法可以追踪信息的传播路径识别出关键传播节点和具有较高影响力的用户从而进一步加强预警的准确性。周期性预警模型的构建需要依赖大量的历史数据通过ARIMA自回归积分滑动平均算法进行时间序列预测识别出数据中的周期性波动。通过ARIMA模型对历史舆情数据进行分析可以发现某些规律性的模式例如在某些特定时间节点如财务报表发布后、股市波动时等舆情波动可能较为频繁进而为相关部门提供提前预警。周期性预警不仅能够实时监控涉众型经济犯罪的舆情动态还能根据历史趋势为决策者提供可靠的预测支持帮助有效防范潜在的经济犯罪风险。特征驱动” 的情报挖掘模型模块特征驱动” 的情报挖掘模型功能实现在社交媒体舆情分析中特征驱动的情报挖掘模型主要依赖于通过多种数据特征提取与分析帮助识别、预测和判断社会热点话题及潜在的经济犯罪风险。本文基于Django框架和MySQL数据库结合requests与BeautifulSoup爬虫技术从社交媒体平台中提取关于涉众型经济犯罪的舆情数据然后通过一系列数据分析与处理方法进行特征提取最终利用ARIMA算法进行时间序列预测进行情报挖掘与决策支持。在本模型中我们利用Django框架构建了一个数据采集与存储系统通过requests库获取社交媒体网站的HTML页面然后使用BeautifulSoup进行网页解析提取与涉众型经济犯罪相关的评论、文章等信息。这些信息通常包含了大量的用户讨论内容、热度指标如点赞数、评论数、转发数等以及用户的行为数据如用户ID、发布时间、地域信息等。这些数据被存储在MySQL数据库中便于后续分析和挖掘。在数据存储后接下来进行数据清洗和特征提取。由于社交媒体内容通常含有大量噪声数据如广告、无关内容等我们通过正则表达式、文本去重等技术手段进行初步数据清理。然后结合自然语言处理NLP技术分析与涉众型经济犯罪相关的关键词如“诈骗”、“非法集资”、“传销”等从文本中提取出这些关键词的出现频次及相关情感信息。此外还要提取社交媒体数据的热度指标。这些指标包括每篇文章的评论数、点赞数、分享数等它们反映了舆情的传播范围和关注度是衡量社会热点话题的重要特征。我们对数据进行时间序列分析。在舆情分析中社交媒体的数据往往是时间序列化的随着时间的推移讨论热度和话题的变化呈现出明显的趋势性和周期性特征。为了挖掘出潜在的规律我们将社交媒体的时间标签如评论的发布时间转换为时间序列并通过对热度指标的计算得到了社交媒体在特定时间段内的热度变化趋势。这一部分是情报挖掘中非常关键的特征驱动步骤。为了进一步挖掘潜在的经济犯罪风险我们使用了ARIMA模型对时间序列数据进行预测。ARIMA自回归积分滑动平均模型是一种经典的时间序列预测模型能够有效地处理时间序列中的趋势性、季节性和随机性成分。在模型训练过程中我们首先通过差分操作对原始时间序列进行去趋势处理然后通过网格搜索的方式自动选择最优的ARIMA模型参数p、d、q。通过对历史数据进行建模我们得到了未来一段时间内社交媒体热度的预测值。在ARIMA模型的基础上我们还对模型进行了优化使用了差分后的数据进行训练和预测进一步提高了预测精度。通过对比预测值与实际值我们能够判断出社交媒体舆情的变化趋势及时发现潜在的舆情风暴提前进行风险预警。例如当某一涉众型经济犯罪话题的热度急剧上升时可能预示着该事件将成为社会关注的焦点相关部门需要采取措施进行监管和干预。除了ARIMA模型本文还结合了其他的数据分析技术如NLP进行文本情感分析评估社交媒体内容的情感倾向。通过对社交媒体中相关评论的情感极性进行分析可以判断公众对某一涉众型经济犯罪事件的情绪反应进一步帮助决策者判断是否存在潜在的犯罪风险。例如当大量用户对某一经济行为表示强烈的不满时可能意味着该行为存在非法或者欺诈的风险。最终通过数据的可视化展示结合Matplotlib和ECharts等可视化工具本文实现了对舆情数据的直观展示。通过折线图、热力图等形式能够清晰地展示舆情的变化趋势、热点话题的演化过程以及不同地区用户的情感反应。这不仅有助于理解社交媒体上对涉众型经济犯罪的讨论模式也为决策者提供了实时的数据支持帮助其做出更为精准的风险预测和管理决策。本模型通过特征驱动的情报挖掘方法从社交媒体中提取、分析和预测涉众型经济犯罪的舆情信息结合ARIMA等时间序列分析技术成功实现了对潜在犯罪风险的监测与预警。通过不断优化特征提取与分析模型能够提升情报挖掘的准确性为相关部门提供及时有效的决策支持。“特征驱动” 的情报挖掘模型模块核心代码社交媒体舆情预测模块界面展示十一、用户登录与注册模块核心代码用户登录与注册模块核心代码以用户登录前端发送请求代码为例如下图5.11所示前端通过form表单监听login按钮然后通过ajax异步携带表单发送请求最终根据响应结果判断登是否成功。用户登录与注册模块界面展示下图是用户登录页面展示页面中包含账号和密码两项必填输入正确账号信息点击登录即可若是没有账号可以去注册进行账号注册之后再进行登录。页面如下图5.12所示。十二、 数据管理模块功能数据管理模块功能实现数据管理模块是系统的一个重要组成部分主要负责管理系统中相关数据。该模块需要管理员用户进行登录然后进入后台数据管理控制对社交媒体舆情数据、评论数据以及用户数据公告数据等进行管理。其设计流程如下图5.13所示。管理员用户需要进行登录登录成功后进入后台数据管理控制页面。在该页面上管理员用户可以选择对应的数据进行管理例如添加新的用户数据、修改已有的社交媒体舆情数据、删除社交媒体舆情数据等等。在对社交媒体舆情数据进行管理时管理员用户需要填写相应的信息。填写完毕后管理员用户需要将数据保存到数据库中以便之后的使用。通过数据管理模块管理员用户可以方便地管理系统中的相关数据确保系统中的数据始终保持最新和准确。图 5.13 数据管理流程图十三、系统测试在做完全部的系统模块开发后需要对系统进行全方位多层面的测试查找系统运行中是否有错误从而确保系统运行的可靠性。测试目的社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用研究提纲的测试目的是确保系统功能的正确性、稳定性和可靠性。通过测试可以发现并修复系统中的错误和缺陷提高系统的质量和性能确保用户能够正常地使用系统并获得准确的社交媒体舆情数据和分析结果。测试用例数据采集模块测试系统数据采集模块是社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用研究提纲的核心组成部分之一其功能是实时获取国内各地区的社交媒体舆情数据并将数据进行清洗、处理和保存到数据库中。测试行为预测结果实际结果Pycharm内直接运行爬虫代码进行数据爬取控制台输出爬虫采集日志与预测结果相同通过浏览器进入爬虫日志管理页面爬虫日志最新记录与当前一致息与预测结果相同社交媒体舆情模块测试社交媒体舆情推荐模块指的是系统社交媒体舆情推荐页面页面中包含算法推荐的社交媒体舆情相关信息。测试行为预测结果实际结果从其他界面切换进入社交媒体舆情推荐界面显示对应的界面与预测结果相同用户登录与注册模块测试用户登录与注册模块的功能测试需要覆盖以下两个方面。第一用户登录功能测试测试用户登录功能是否能够正常工作测试用户输入信息是否符合要求例如用户名和密码是否匹配、是否输入正确等。同时需要测试登录后用户是否能够正确访问系统资源。第二用户注册功能测试测试用户注册功能是否能够正常工作测试用户输入信息是否符合要求例如用户名是否唯一、密码是否符合安全要求等。同时需要测试注册后用户信息是否被正确存储到数据库中。通过以上功能测试可以验证用户模块的功能是否符合要求保证用户在使用系统时能够得到良好的体验和服务。用户模块功能测试用例下表6-1所示。表6-1用户模块测试用例测试行为预测结果实际结果从其他界面切换进入用户登录界面显示登录界面与预测结果相同点击登录或者注册按钮显示操作成功与预测结果相同对用户个人密码进行修改并提交显示修改操作成功与预测结果相同退出登录后重新登录系统可以进入系统与预测结果相同数据管理模块测试数据管理分为用户数据、公告数据、社交媒体舆情数据、评论数据管理功能主要针对数据增删改查功能测试。数据管理测试用例图如下表6-4所示。社交媒体舆情数据管理功能测试用例测试行为预测结果实际结果从其他界面切换进数据管理界面显示界面相应功能和数据与预测结果相同点击某一个用户数据的编辑按钮显示对应用户数据编辑界面与预测结果相同点击新增按钮进入新增用户数据页面与预测结果相同点击某一个用户数据的删除按钮相应的用户信息消失在界面与预测结果相同输入信息进行查询显示相对应的用户信息与预测结果相同从其他页面切换进入评论数据管理界面界面显示相应功能和数据与预测结果相同点击某一个评论数据编辑按钮显示对应评论编辑界面与预测结果相同点击新增按钮进入新增评论数据页面与预测结果相同点击某一个评论数据的删除按钮相应的评论信息消失在界面与预测结果相同输入信息进行查询显示相对应的公告信息与预测结果相同从其他界面切换进系统数据管理界面显示界面相应功能和数据与预测结果相同点击某一个社交媒体舆情数据的编辑按钮显示对应社交媒体舆情数据编辑界面与预测结果相同点击舆情预测显示预测结果与预测结果相同点击某一个社交媒体舆情数据的删除按钮相应的社交媒体舆情信息消失在界面与预测结果相同新建社交媒体舆情分析报告显示相对应的社交媒体舆情报告结果与预测结果相同从其他页面切换进入社交媒体舆情数据管理界面界面显示相应功能和数据与预测结果相同点击情感分类显示对应分类结果与预测结果相同点击舆情词云图显示对应分析结果词云图与预测结果相同点击用户数据的删除按钮相应的用户信息消失在界面与预测结果相同输入信息进行查询显示相对应的用户信息与预测结果相同从其他页面切换进入用户数据管理界面界面显示相应功能和数据与预测结果相同点击某一个社交媒体舆情评分数据编辑按钮显示对应社交媒体舆情评分编辑界面与预测结果相同点击舆情预警进入预警分析结果与预测结果相同点击个人信息管理进入个人信息编辑页面与预测结果相同点击关键词搜索记录显示相应搜索结果与预测结果相同测试结论系统经过功能测试各项功能都能够正常运行。数据获取功能能够采集社交媒体舆情数据并进行数据清洗和存储数据分析功能能够对社交媒体舆情数据进行统计和分析并提供多种数据可视化方式用户登录和注册功能能够实现用户身份验证和登录等算法推荐模块可以正常进行模型建模显示推荐出的社交媒体舆情信息数据管理模块也能够稳定运行。十四、项目部分截图系统修改之前的部分截图整体风格和之前的类似可做参考核心内容保持不变十五、结语需项目源码文档解析等资料/解析/商业合作/交流探讨~等可以评论留言/添加下面个人名片感谢各位的喜欢与支持后面有时间和精力也会分享更多优质内容喜欢的小伙伴可以点赞收藏加关注感谢各位的喜欢与支持