基于ARIMA 算法模型和NLP：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

这里写目录标题

• [基于ARIMA 算法模型和NLP：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](#基于ARIMA 算法模型和NLP：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)
• • 一、项目概述
  • 二、项目说明
  • 三、研究意义
  • 四、系统总体架构设计
  • [五、 系统技术架构示意图](#五、 系统技术架构示意图)
  • 六、数据采集模块
  • • 反爬虫技术实现与部分核心代码如下所示：
    • [Cookie 验证](#Cookie 验证)
    • [代理 IP 池配置](#代理 IP 池配置)
    • [代理 IP 池配置](#代理 IP 池配置)
    • 请求频率控制与异常处理
  • 七、数据清洗与特征提取流程
  • • • 文本去噪
  • [八、 数据分析与建模](#八、 数据分析与建模)
  • • 关键词体系构建与情感分析*
    • [ARIMA 模型构建与预测实现](#ARIMA 模型构建与预测实现)
    • 预测结果评估
  • 九、数据可视化模块
  • 十、特征分析模块
  • • 涉众型经济犯罪的特征分析
    • 舆情分析与涉众型经济犯罪情报挖掘的关联性
    • 特征分析：周期性预警
    • [特征驱动" 的情报挖掘模型模块](#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](#特征驱动” 的情报挖掘模型功能实现)
      • ["特征驱动" 的情报挖掘模型模块核心代码：](#“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界面展示
  • [十二、 数据管理模块功能](#十二、 数据管理模块功能)
  • • 数据管理模块功能实现
  • 十三、系统测试
  • • 测试目的
    • 测试用例
    • • 数据采集模块测试
      • 社交媒体舆情模块测试
      • 用户登录与注册模块测试
      • 数据管理模块测试
      • • 社交媒体舆情数据管理功能测试用例
  • 测试结论
  • 十四、项目部分截图
  • 十五、结语

基于ARIMA 算法模型和NLP：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

一、项目概述

随着社交媒体的迅速发展，平台上的舆情数据成为了社会热点问题与民众情感的重要来源，尤其在涉众型经济犯罪领域，社交媒体舆情的监测和分析为情报挖掘提供了新的视角和方法。本研究以社交媒体舆情分析为基础，探讨其在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用。本文采用Django框架开发系统，结合MySQL数据库存储和管理数据，利用requests和BeautifulSoup技术实现社交媒体数据的高效爬取。通过对舆情数据进行预处理和统计分析，利用statsmodels和ARIMA模型和NLP进行时间序列预测和趋势分析，从中提取出犯罪情报的潜在信号。本研究聚焦非法集资类舆情，构建了 "数据搜集 - 特征分析 - 趋势预测" 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（R²=0.89），研究结果表明项目中的ARIMA 模型（p=2,d=1,q=1）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：

`import requests`

`import random`

````````

`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"`

`]`

````````

`def get_headers():`

`headers = {`

`'User-Agent': random.choice(USER_AGENTS),`

`'Referer': 'https://m.weibo.cn/search',`

`'Cookie': 'your_cookie_here',  # 替换为有效Cookie`

`'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'`

`}`

`return headers`

Cookie 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  

]  

 

def get_proxy():  

return random.choice(PROXIES)  

代理 IP 池配置

PROXIES = [  

  {'http': 'http://proxy1:port'},  

  {'http': 'http://proxy2:port'},  

  \# 更多代理IP  

]  

 

def get_proxy():  

return random.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。

import time  

import random  

 

def crawl_page(page, keyword):  

  url = f'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=100103type=1&q={keyword}&page={page}'  

  try:  

 headers = get_headers()  
 proxy = get_proxy()  

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)  

if response.status_code == 200:  

     \# 解析数据  

 process_data(response.text)  

time.sleep(3 + random.uniform(0, 2))  # 随机间隔  

  except Exception as e:  

        print(f"Page {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

import re  

clean_pattern = re.compile(r'http\S+|[\U00010000-\U0010ffff]|【.*?】|#.*?#')  

clean_text = re.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。

import statsmodels.api as sm  

from pmdarima.arima import auto_arima  

import pandas as pd  

 

\# 数据准备  

data = pd.read_csv('weibo_data.csv', parse_dates=['created_at'], index_col='created_at')  

data = data.resample('W').size()  # 周度聚合  

 

\# 平稳化处理  

diff_data = data.diff().dropna()  

 

\# 自动定阶  

auto_model = auto_arima(diff_data, start_p=0, start_q=0, max_p=5, max_q=5, d=1, trace=True)  

order = auto_model.order  # (2,1,1)  

 

\# 划分训练集与测试集  

train = diff_data[:-12]  

test = diff_data[-12:]  

 

\# 模型拟合  

model = sm.tsa.ARIMA(train, order=order)  

result = model.fit()  

forecast = result.forecast(steps=12)  

 

\# 反差分还原  

predictions = data.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

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