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SMP2020微博情绪分类技术评测数据集 本次技术评测使用的标注数据集由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供，原始数据源于新浪微博，由微热点大数据研究院提供，数据集分为两部分。     第一部分为通用微博数据集，该数据集内的微博内容是随机获取到微博内容，不针对特定的话题，覆盖的范围较广。     第二部分为疫情微博数据集，该数据集内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关。     因此，本次评测训练集包含上述两类数据：通用微博训练数据和疫情微博训练数据，相对应的，测试集也分为通用微博测试集和疫情微博测试集。参赛成员可以同时使用两种训练数据集来训练模型。     每条微博被标注为以下六个类别之一：neutral（无情绪）、happy（积极）、angry（愤怒）、sad（悲伤）、fear（恐惧）、surprise（惊奇）。     通用微博训练数据集包括27,768条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含5,000条微博。     疫情微博训练数据集包括8,606条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含3,000

这是新浪微博爬虫，采用python+selenium实现。 免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但是至少能运行。同时rar中包括源码及爬取的示例。 参考我的文章： http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50720436 [python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/51231852 [Python爬虫] Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热点话题及评论 (上) 主要爬取内容包括： 新浪微博手机端用户信息和微博信息。 用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、粉丝数、关注数等。 微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等。 安装过程： 1.先安装Python环境，作者是Python 2.7.8 2.再安装PIP或者easy_install 3.通过命令pip install selenium安装selenium，它是自动测试、爬虫的工具 4.然后修改代码中的用户名和密码

和名字一样，这是一款专注于微博的爬虫工具，相对而言比较简单， 功能全面：包括了用户信息抓取、指定关键字搜索结果增量抓取、指定用户主页所有原创微博抓取、评论抓取和转发关系抓取等。

泛微协同办公平台E-cology8.0版本前端使用手册(12)-微博.docx

利于JDBC实现微博应用数据的持久化

优化代码、提升安全性、体现MVC开发思想；使用JSP实现视图

功能是:获取新浪微博1000w用户的基本信息和每个爬取用户最近发表的50条微博,使用python编写，多进程爬取，将数据存储在了mongodb中

将第9章的代码，放在web目录下，然后将data放置在“D:\AppServ\MySQL”，为账户admin 密码：admin 管 理地址为：http://127.0.0.1/web/09weibo/login.php