基于Java的微博传播分析系统的设计与实现

由于原始代码较为复杂且涉及到具体的微博数据处理逻辑，我们将提供一个简化版的微博内容处理函数作为示例。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class WeiboAnalysis {
 
    // 示例函数：处理微博文本，提取表情符号
    public static Map<String, Integer> extractEmojis(String weiboText) {
        Map<String, Integer> emojiCounts = new HashMap<>();
        // 这里添加特定情境下的表情匹配逻辑
        // 例如，使用正则表达式识别Unicode表情符号
        // 示例代码非完整，仅展示逻辑
        for (String emojiUnicode : emojiUnicodeList) {
            int count = weiboText.split(emojiUnicode, -1).length - 1;
            if (count > 0) {
                emojiCounts.put(emojiUnicode, count);
            }
        }
        return emojiCounts;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String weiboContent = "这是一条微博文本，其中包含一些表情😊。";
        Map<String, Integer> emojiCounts = extractEmojis(weiboContent);
        System.out.println("检测到的表情及数量：" + emojiCounts);
    }
}

这个示例函数extractEmojis接收微博文本内容作为输入，并返回一个包含每个表情符号及其出现次数的Map。在这个简化的例子中，我们没有实现完整的表情识别逻辑，而是假设微博文本中的表情已经是Unicode形式，并使用简单的字符串分割方法来统计它们。在实际应用中，你需要使用更复杂的正则表达式或者专门的库来准确识别和计数表情符号。