互联网的高速发展使得国内外媒体由传统媒体过渡到了新媒体时代,各种自媒体平台层出不穷,涌现出了一大批自媒体人。自媒体人的创作内容吸引着一批粉丝订阅其运营账户,通过粉丝对于他们创作作品的互动情况,分析数据最能够反应运营情况。粉丝态度、评论舆情是对创作内容最直观的反馈,有利于自媒体人了解自己粉丝看法观点,直击粉丝内心想法。另一方面,可以通过广大粉丝评论对热点事件的看法观点所形成的态度进而了解舆情。将这些散乱零碎的观点整合分析对自媒体了解自己品牌效应、对于政府、咨询公司等了解热门事件舆情跟踪做出有利决策都有着很重要的作用。本文通过深入挖掘用户需求、分析产品特点、找准产品定位完成了平台的需求分析,通过需求分析将平台划分为三大功能模块分别为社交大数据采集模块、自媒体评论情感分类模块、信息平台综合业务模块。通过由上至下的总体设计及平台数据库表结构,细化各个模块下的功能结构,针对各个模块进行详细设计和实现并完成了平台测试任务。（1）社交大数据采集模块:该模块为平台提供数据源,主要采用分布式爬虫架构对网页进行下载,信息抽取,存储入库的功能。主要设计完成网页爬虫下载、URL去重策略、数据抓取架构设计等功能。（2）自媒体评论情感分类模块:运用自然语言处理和机器学习分类算法,对评论数据进行情感分类模型训练,分为正、负、中三类情感极性,将非结构化文本数据转变为结构化数据进行分析,深挖海量非结构化文本数据内部的价值。（3）信息平台综合业务模块:处理平台业务逻辑,将采集的社交大数据进行数据分析,从多种维度对自媒体账号进行评估,平台将进行多样化前端展示,具备好看的设计界面,良好的用户体验。系统各个模块有机配合,经过反复测试,社交大数据信息平台能够稳定运行,平台可以满足对自媒体信息的采集、分析和可视化展示。通过使用本平台,可以快速了解众多自媒体具有影响力的自媒体人的各项信息,粉丝舆论风向。从而帮助品牌、商家、自媒体人更好的应对不断变化的网络环境,更快的找到舆情应对措施。