1、社交網絡在最近幾年發(fā)展迅速，國內的新浪微博覆蓋面廣，其內容產生便捷，傳播迅速，提供了海量的直接或間接數據，故本文選取新浪微博作為數據來源，通過抽取新浪微博中的文本數據，結合上證綜指的漲跌信息，發(fā)掘二者之間的相關性，并嘗試建立預測模型，進而為股市投資者提供一定的參考信息。
　　新浪微博文本數據的抓取，主要是通過自己編寫網絡爬蟲來實現的。其中，重點分析并解決了用戶登陸、高級搜索、單位時間內IP訪問次數限制、文本析取、文本清洗、指標提取

2、等問題。
　　將整理后的新浪微博文本信息以及上證綜指收盤價信息，結合人工神經網絡算法，最終建立了新浪微博對上證綜指收盤價的預測模型。
　　本文主要創(chuàng)新點有:
　　1.國內利用新浪微博數據預測上證綜指走勢的研究尚未發(fā)現，本文以此為出發(fā)點，利用新浪微博數據預測上證綜指走勢。
　　2.新浪微博文本內容的抓取過程中，引入分布式系統的機制，解決了新浪微博在用戶層次和IP層次上設置的反網絡爬蟲限制。
　　3.本研究屬于