1.环境配置：

(1)下载Python2.7

地址：http://www.python.org/getit/ （*注意一定是2.7）

(2)下载用到的包

（*包的版本必须是可用于python2.7的）：
a. numpy 地址：https://pypi.python.org/pypi/numpy
b. scipy 地址：https://pypi.python.org/pypi/scipy
c. rsa 地址：https://pypi.python.org/pypi/rsa
d. scikit-learn 地址：http://sourceforge.net/projects/scikit-learn/files/

(3)其他工具：

a. libsvm 地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html
b. gunplot 地址：http://sourceforge.net/projects/gnuplot/

2.文件说明：

(1)程序文件：

weibo_pkg.py 微博爬虫部分
sentiment_pkg.py 情感分析部分
save_to_file_raw.py 将微博内容从数据库转存为txt文本，便于情感分析
distinct.py 一个排除重复内容微博的程序，速度比较慢，不推荐用

(2)数据文件：

database/ 数据库文件夹

2013_05_06_lichengpengjiuzai.sqlite3 本次实验的数据库文件

weibodata/ 已标注的微博数据文件夹

train.txt 微博数据训练集
test.txt 微博数据测试集

otherdata/ 已标注的对照数据文件夹

train.txt 微博数据训练集
test.txt 微博数据测试集
0603result.txt 本次实验结果

(3)其他文件：

ICTCLAS50.dll
ICTCLAS50.h
ICTCLAS50.lib
ICTCLAS.log
user.lic
Configure.xml
Data/ 以上是分词工具ICTCLAS的文件

3.如何使用：

(1) 用weibo_pkg.py爬取微博数据，存入数据库，注意在使用前修改关键词、输入输出文件名等参数。
(2) 用save_to_file_raw.py将数据库中数据转存到txt文件，要修改输入输出文件名。
(3) 手动标注微博情感，正向为p，负向为n，与微博内容用\t符隔开。并分开为训练集和测试集。
(4) 在sentiment_pkg.py中调用分类器对微博进行分类。注意参数修改。
(5) 在用RBF SVM做分类时，可以使用libsvm中的tool工具优化参数，详情参考libsvm页面。

4.界面展示：

(1) 最大影响微博

(2) 按地区、情感趋向

(3) 按地区、性别

(4) 按时间、影响力、情感趋向

(5) 按时间、影响力、性别

(6) 关键词热度图

(7) 微博基本信息统计

(8) 微博转发路径图