本论文将通过贝叶斯分类算法、python网络爬虫技术等方法，抓取微博主在一段时间内相关微博数据，提取微博主题词并进行微博热点主题挖掘与传播效果分析（根据主题影响与主题响应），以直观聚类的方式呈现给微博主，帮助微博主寻找正确的微博发声方向及发展方向，扩大微博主的影响力与互动效果。本文主要工作包括：

（1）分析了微博文本热点主题发掘系统的目标，总体需求，功能需求，性能需求。其中，主要分析了系统的核心功能需求。

（2）设计了系统的3大功能模块，详细微博主题发掘实现类，微博数据信息存储数据库等。其中，对详细类设计进行了重点描述。

（3）对系统的关键技术实现进行了说明。其中，关于网络爬虫技术、贝叶斯分类算法、highcharts绘图等技术做了重点说明。

（4）对系统实现的具体功能模块进行了讲解。其中，从用户注册、登录模块；计算20类微博主题的影响与响应值及分布气泡图；统计微博词云（在微博中出现频次最高的词）；分析历史微博所属主题（历史分析）；展现各类微博影响与响应的曲线图与柱状图；预测未来微博所属主题（预测性分析）等六大模块进行了讲解。

论文结构

在系统分析、设计过程中，借助Rational Rose进行用例图、类图、活动图绘制，本文组织结构框架如图所示。本论文共分为六章，每章节概况如下：

第一章阐述论文研究的背景与意义，目前国内外针对微博主题研究应用的现状及总结，本论文你解决的主要问题与框架结构

第二章阐释系统分析内容，系统的主要目标与各功能板块要实现的功能

第三章阐释针对如上功能模块进行的系统总体与细节设计，包括软件架构、详细的类图和数据库表的概念设计和逻辑设计。

第四章阐释了实现系统功能的关键技术，一些难实现的技术与核心的算法（贝叶斯分类技术、python网络爬虫技术等）

第五章阐释了系统的功能实现，用到的开发环境与工具，关键功能实现的展示

第六章对本论文进行了总结，阐释了论文及技术中存在的不足，并对未来微博主题挖掘技术进行了展望。