[1] 新浪微博数据中心.2017微博用户发展报告[EB/OL].[2017-12-25]. http://data.weibo.com/report/reportDetail?id=404.

[2] 周中华，张惠然，谢江. 基于Python的新浪微博数据爬虫[J]. 计算机应用，2014，34(11) : 3131-3134

[3] 陈琳，任芳. 基于Python的新浪微博数据爬虫程序设计[J]. 信息系统工程，2016(6): 97-99.

[4] A Tumasjan,TS Sprenger. Election forecasts with Twitter: How 140 characters reflect the political landscape[J].Social Science Computer Review,2010,29(4):402-418.

[5] Bruns,Axel,Highfield,Tim. political networks on twitter :twitter the queensland state election[J].Information Communication&Sociey,2013,16(5):667-691.

[6] 刘乙坐. 微博舆情监测与引导机制研究[D]. 重庆: 重庆工商大学, 2012.

[7] 张明旺. 基于微博的网络舆情监测与引导机制探索[J].电脑知识与技术，2015，11(31):32-34.

[8] 易善君，李君轶，李秀琴，等. 基于微博大数据的空气质量与居民情感相关性对比研究——以西安市和上海市为例[J]. 干旱区资源与环境，2017，31(5):39-44.

[9] 新浪. 微博API[EB/OL]. [2017-07-10]. http://open.weibo.com/wiki/微博API.

[10] 李俊丽. 基于Linux的Python多线程爬虫程序设计[J]. 计算机与数字工程，2015，43(5):861-863.

[11] 刘艳平，俞海英，戎沁. Python模拟登录网站并抓取网页的方法[J]. 微型计算机应用，2015，31(1):58-60.

[12] Gao K, Zhou E L, Grover S. Applied methods and techniques for modeling and control on Micro-Blog data crawler[M]. Lecture Notes in Control and Information Sciences, 2014: 171-188.

[13] 郑剑，周艳丽，刘聪. 面向 Iaa S 云平台的用户异常行为检测方法[J]. 江西理工大学学报, 2016, 37(1): 68-73.

[14] Zeng W H. Design and Implementation of a Web Crawler System Supported AJAX[D]. University of Science and Technology of China, 2009:50-54.

[15] 李俊丽. 基于 Linux 的 Python 多线程爬虫程序设计[J]. 计算机与数字工程，2015，43(5):861-863.

[16] 陈宏飞，刘广，孙九林. 基于微博的西安市居民周末活动空间研究[J]. 陕西师范大学学报(自科版)，2017，45(5):101-106.

[17] 廉捷，周欣，曹伟，等．新浪微博数据挖掘方案［J］．清华大学学报: 自然科学版，2011，51( 10):1300-1305．