当前位置：首页 > news >正文

大数据高校舆情分析系统 snownlp情感分析数据分析可视化 Flask框架大数据实战（源码）✅

news 2025/9/20 5:31:38

博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架、requests爬虫、SnowNLP情感分析、Echarts可视化、HTML

研究背景：高校突发事件易在社交媒体发酵，传统人工巡查难以实时掌握学生情绪与舆论动向。利用requests轻量爬虫抓取新闻与微博数据，SnowNLP快速完成中文情感极性判断，结合Echarts可视化，可在分钟级完成“数据采集-情感计算-图表展示”闭环，为学校宣传、学生工作、舆情应急提供低成本技术工具。

研究意义：系统全程本地运行，不依赖外网接口，保障数据隐私；代码模块化设计支持替换算法或数据源，适合作为“Python Web”“情感计算”“数据可视化”等课程实践与毕业设计模板，推动大数据技术在高校舆情管理中的教学落地与产业应用。

2、项目界面

（1）系统首页数据概况
在这里插入图片描述

（2）敏感词统计分析
在这里插入图片描述

（3）词云图分析
在这里插入图片描述

（4）话题趋势分析
在这里插入图片描述

（5）新闻词云图分析
在这里插入图片描述

（6）情感倾向走势
在这里插入图片描述

（7）舆情分析
在这里插入图片描述

（8）热门微博列表
在这里插入图片描述

（9）注册登录
在这里插入图片描述

3、项目说明

高校舆情分析系统基于Python+Flask开发，通过requests爬虫自动采集新闻门户与微博高校话题数据，经SnowNLP进行情感极性判断，利用Echarts生成词云、趋势折线、情感饼图等多维可视化，实现“爬取-分析-展示”一体化。系统采用轻量级HTML前端，界面简洁，支持关键词检索、时间段筛选、敏感词统计、情感走势追踪等功能，帮助学校宣传部门、学生工作处实时掌握校园网络情绪，为突发事件应对提供量化依据。

整体架构遵循“Flask-ORM-前端”三层模式：后端通过Flask路由暴露REST接口，爬虫调度与情感分析封装为独立模块，降低耦合；数据库采用SQLite，表结构涵盖帖子ID、发布时间、正文、情感分值、敏感词标记等字段，支持增量写入与去重；前端使用原生HTML+JavaScript，引入Echarts CDN，图表配置通过JSON动态注入，无需额外构建步骤，解压即可运行。

情感分析模块调用SnowNLP获取0-1情感分值，并映射为正向、中性、负向三类，支持用户上传自定义情感词典；敏感词库以文件形式维护，可实时增删，命中内容自动高亮并统计频次。话题趋势图采用时间窗口聚合，可按小时、日、周粒度切换，帮助管理者快速定位异常峰值。词云图对正文进行jieba分词后去除停用词，字体大小与词频正相关，点击词汇可下钻至对应帖子列表。

系统全程本地运行，不依赖外网接口，既保障高校数据隐私，又降低运维成本；代码开源且注释详尽，适合作为“Python Web开发”“情感计算”“数据可视化”等课程的实践案例，也可直接用于毕业设计、数据竞赛或科研项目的baseline。通过开放接口与模块化文档，项目期望推动高校舆情管理从人工巡查迈向数据驱动，助力智慧校园建设与大数据人才培养。

4、核心代码

# -*- coding: UTF-8 -*-import time
import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR
import logging
from data_spider import data_spider
# from gener_word import GenerWord
# from nlp_util import NLPUTIL# 错误监控
from util_code.gener_word import GenerWord
from util_code.nlp_util import NLPUTILdef my_listener(event):if event.exception:print ('任务出错了！！！！！！')else:print ('任务照常运行...')
# 定时采集数据
def spider():print('采集任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))app = data_spider()app.start_spider()print('采集任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))# 定时生成词云图
def build_wordcloud():print('生成词云图任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))app = GenerWord()app.build_word()print('生成词云图任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))# 定时生成情感分析数据
def build_nlp():print('生成情感分析任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))app = NLPUTIL()app.build_nlp_result()print('生成情感分析任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))# 任务
def start():print('创建任务')#创建调度器：BlockingSchedulerscheduler = BlockingScheduler(timezone="Asia/Shanghai")scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)# 添加采集定时任务scheduler.add_job(spider, 'interval',seconds=120)# 添加生成词云定时任务scheduler.add_job(build_wordcloud, 'interval',seconds=120)# 添加构建情感分析定时任务scheduler.add_job(build_nlp, 'interval',seconds=120)scheduler.start()