1. 研究目的与意义
在过去的几年，我们的互联网有了很大的变化，很多人文行为都可以用大数据进行计算，我们可以通过大数据也就是数据挖掘分析出消费者的购物倾向或一些娱乐爱好者的兴趣爱好，为他们推送他们感兴趣的商品或者娱乐项目，已达到更友好的网络交互模式。
在网络数据日益繁多的今天，人们把分析数据的重任托付给了后台管理工具，这些工具极大的方便管理者的同时，也暴露出众多的缺陷，安全问题无法保证，用户分析失真，功能单一等，现行的一些微博管理工具同时也存在相关问题，这也是这些工具没有走上主流路线的原因。
为了弥补现存的管理工具的不足，本课题将微博管理工具和数据统计功能结合起来，精准的获取用户特点，把握用户群体特质，让用户能更方便准确的获得分析统计结果，提高用户的体验质量。
2. 课题关键问题和重难点
1. 关键问题对laravel框架的理解这次的实验项目是一个中等的系统网站搭建，拥有很多小模块组成，一个好的系统应该拥有优越的稳定性，及强大的可扩展性，这就要求我对框架有一个整体的把握，一旦框架搭建不完善，整个系统就会变得松散和混乱，会有后期开发造成难以估量的难度。
2. 难点统计算法的实现这次课题的核心难点在于实现统计功能，主要问题有以下三点：1.数据量大 2.算法逻辑复杂 3.准确度要求高。
这是前期可能遇到的三个难点，后期在做标签化的时候，数据量将更大，处理起来难度会有所增加。
3. 国内外研究现状（文献综述）
有现行研究报告显示，互联网时代，大数据的优势日益显著，我们越来越得益于数据给我们带来的便利，出行使用的导航地图，网上购物电子账单，远程上班足不出户等等，这是大数据给我们带来的正面效果。
同时，我们在得益于数据给我们带来的便利时，也承担了很大的安全隐患。
这些安全隐患不仅极大的影响着大数据体系的健康发展,同时也给使用大数据体系的人们带来了严重的侵害和威胁[1] 。
4. 研究方案
本课题的开展思路：1.首先，完成微博公众后台的登陆功能 2.其次，完成微博的发送和微博的评论3.最后，实现统计功能登陆功能：拟使用两种方案：1.使用账号密码进行模拟登陆，通过浏览器的开发者工具，监视微博的登陆动作，然后通过具体的代码模拟登陆即可保持登陆状态2.使用cookie登陆，使用保持登陆状态的cookie直接授权即可完成登陆。
微博发送和评论：根据设想可以得出，这些微博和评论的发送都是一个个网络请求，所以只需要搞清楚这些请求需要的条件，即可解决这一问题。
统计功能：首先，要选择具体的统计算法，这里我借助kol算法，在这个基础上进行改动。
5. 工作计划
1．第1周：根据任务书，查阅相关技术材料2. 第2周：完成开题报告。
3. 第3周：在项目初期，我会在网上找一些项目实例进行学习，发现可能遇到的问题4. 第4周：对实验项目做需求分析5. 第5周：引入一些组件让自己的网站实现一些基础功能，比如登陆，验证码等功能。
6. 第6周：完善具体功能点：统计功能7. 第7周：完善系统并测试稳定性。
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