1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和普及，网络媒体已经成为公众获取信息的主要渠道之一，与此同时也成为了表达和传播观点的重要平台。
在网络空间中，热点新闻事件层出不穷，网民参与度极高，由此产生的海量舆情信息蕴含着巨大的社会价值。
然而，海量、高传播性的特点也使得网络舆情呈现出复杂多变的特点，其中混杂着各种情绪、观点和立场，给社会稳定带来了新的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网技术的发展和网络舆情的兴起，国内外学者对Web热点新闻舆情分析的研究越来越重视。
1. 国内研究现状
国内学者在Web热点新闻舆情分析方面取得了一定的成果，主要集中在舆情采集、舆情分析和舆情预警等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对Web热点新闻舆情分析需求，构建一个完整的系统，主要包括以下几个方面的内容：
1.Web热点新闻数据采集:研究如何从各大新闻网站、社交媒体平台等渠道获取热点新闻数据，包括新闻标题、发布时间、正文内容、评论信息等。
2.数据预处理:研究如何对采集到的原始数据进行清洗、去噪、分词、词性标注等预处理操作，为后续的情感分析做准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论准备阶段:深入研究Web热点新闻舆情分析的相关理论和技术，包括自然语言处理、数据挖掘、机器学习、可视化技术等，为系统的设计和实现奠定理论基础。
2.需求分析阶段:对Web热点新闻舆情分析系统的功能需求、性能需求和数据需求进行详细分析，明确系统的目标用户、应用场景和预期效果。
3.系统设计阶段:根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、模块划分、数据库设计以及关键算法流程，并选择合适的开发语言和工具。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.多源数据融合:提出一种多源数据融合的Web热点新闻舆情分析方法，将来自新闻网站、社交媒体平台等不同来源的数据进行整合，构建更加全面、客观的舆情分析模型。
2.深度学习与情感分析结合:将深度学习技术应用于情感分析模块，构建基于深度神经网络的情感分类模型，提高情感分析的准确性和效率。
3.舆情可视化分析:设计并实现一个交互式的舆情可视化分析模块，将舆情分析结果以图表、地图等形式展示，使用户能够更加直观地了解舆情动态和趋势。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王建文,赵妍妍,王伟,等. 面向微博热点话题的舆情要素抽取与可视分析[J]. 图书情报工作,2019,63(11):95-104.
2. 孟天骄,李晓东. 基于Python的突发事件网络舆情主题挖掘及情感分析[J]. 图书情报工作,2020,64(16):104-110.
3. 薛明,张仰森. 基于深度学习的网络舆情文本情感分析研究综述[J]. 现代情报,2021,41(01):3-10 33.
