【摘 要】
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系统运用Python语言克服新浪微博反爬虫问题,使用Scrapy框架实现了高效、稳定的微博用户信息爬虫程序,全面获取用户在微博中的基本信息,并导入Neo4j图数据库和Echarts数据可
【机 构】
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江苏警官学院计算机信息与网络安全系
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系统运用Python语言克服新浪微博反爬虫问题,使用Scrapy框架实现了高效、稳定的微博用户信息爬虫程序,全面获取用户在微博中的基本信息,并导入Neo4j图数据库和Echarts数据可视化库进行人物关系分析和挖掘。此外,系统针对微博中存在大量“网络水军”的现状设置了过滤选项,可以有效排除“网络水军”非正常行为对分析结果的影响。系统调试结果表明,系统能够实现对特定微博下转发、评论用户信息的实时、稳定、高效采集与分析,有效帮助人们从海量数据中提取复杂的关联关系,简洁、直观地分析微博用户之间的交互关系。
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