TKSJ1. 项目背景与核心价值
这个毕业设计选题巧妙结合了时事热点与大数据技术，通过分析"韩国解除紧急戒严令"新闻下的今日头条用户评论，展现了数据科学在实际场景中的应用价值。作为计算机专业的学生，选择这个方向既能体现技术深度，又具备现实意义。
我在处理类似舆情分析项目时发现，社交媒体数据的情感倾向往往比传统调查更真实直接。2020年某国际事件期间，我们团队用相同技术路线分析过微博数据，准确预测了舆情走势。这种实战经验让我深刻理解到：好的情感分析模型必须兼顾算法精度和业务解释性。
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术架构设计
2.1 整体技术栈选择
推荐采用Lambda架构处理数据流：
- 批处理层：Hadoop+Spark（处理历史数据）
- 速度层：Flink（实时处理新评论）
- 服务层：Flask+PyTorch Serving
注意：学生项目可简化为纯批处理模式，使用Spark单机版降低部署难度
2.2 关键组件版本建议
| 组件 | 版本 | 选择理由 |
|---|---|---|
| Python | 3.8 | 稳定性最佳 |
| PyTorch | 1.12 | 兼容性好 |
| Transformers | 4.24 | 支持ERNIE 3.0 |
| Spark | 3.3 | 内置Python 3.8支持 |
3. 数据获取与预处理
3.1 爬虫方案设计
使用Scrapy+selenium组合爬取今日头条：
python复制class ToutiaoSpider(scrapy.Spider):
def parse_comment(self, response):
# 示例：提取含"戒严令"关键词的评论
comments = response.xpath('//div[contains(@class,"comment")]')
for comment in comments:
if "戒严令" in comment.extract():
yield self.process_comment(comment)
3.2 数据清洗要点
- 去重：基于MD