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✅ 基于Scrapy与朴素贝叶斯的校园舆情监测与预警系统 Django+B/S架构可视化大屏机器学习

news 2025/9/20 7:16:38

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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Django框架、MySQL、Echarts可视化、Scrapy爬虫、朴素贝叶斯情感分类
功能：Scrapy爬取校园微博→朴素贝叶斯情感分类→Echarts饼图/柱状图/词云→负面情感超标自动预警→Django后台瀑布流展示
研究背景：高校舆情突发性强，人工巡检效率低；急需自动化监测与预警平台。
研究意义：将“爬虫-分类-可视化-预警”完整链路封装成Django Web系统，为宣传部、学工处提供实时舆情仪表盘，也可作为毕业设计、大数据实训的示范模板。

2、项目界面

（1）数据中心
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（2）舆情分析
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（3）舆情预警
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（4）情感分析
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（5）词云图分析
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（6）后台数据管理
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（7）注册登录
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3、项目说明

摘要
随着社交媒体迅猛发展，校园舆情突发性强、传播速度快，传统人工巡检效率低，难以及时发现潜在风险。本系统基于Python+Django开发，使用Scrapy框架定时爬取校园微博，通过朴素贝叶斯分类器完成情感极性判断；前端采用Vue+Element-Plus+ECharts，以瀑布流、饼图、柱状图、词云、折线图等多种形式展示舆情走势；当负面情感占比超过设定阈值时自动触发预警通知，支持短信/WebSocket推送。系统架构分为用户界面层、应用层、业务逻辑层、数据存储层：界面层使用Bootstrap/Layui响应式布局；应用层基于Django路由与视图，提供RESTful API；业务层封装爬虫调度、情感计算、预警策略、权限管理；存储层采用MySQL，通过pymysql实现高效读写与事务控制。整体代码开源、部署文档齐全，是毕业设计、大数据实训、高校舆情监测的理想模板。

关键词：舆情监测；情感分析；Python；朴素贝叶斯；Django

系统总体架构
① 用户界面层：Vue+Element-Plus，瀑布流卡片按情感色彩区分边框，点击弹窗查看详情；ECharts实现情感占比、信息量排名、舆情趋势、词云可视化。
② 应用层：Django负责路由分发、JWT用户认证、RESTful API接口、定时任务调度。
③ 业务逻辑层：Scrapy-redis分布式爬虫定时抓取校园超话；jieba+snownlp清洗分词；朴素贝叶斯计算pos/neg概率；预警模块对比滑动窗口负面率，超标即写MySQL并推送给管理员。
④ 数据存储层：MySQL存储微博正文、用户、评论、情感分值、预警记录；Redis缓存高频热词与当日统计，提高 dashboard 响应速度。

功能亮点

爬虫防封：随机UA、IP代理池、Cookie池、Sign算法破解，支持断点续爬与增量更新。
情感计算：在SnowNLP语料基础上加入5千条校园领域标注文本重训练，负面召回率提升12%。
舆情预警：支持多级阈值、多渠道推送（邮件+短信+WebSocket），预警记录可回溯、可导出。
数据可视化：饼图、柱状图、折线图、词云、地图四色分布，一键导出PNG/CSV。
后台管理：超级管理员可动态配置爬虫频率、敏感词库、预警参数；普通用户仅查看授权范围数据。

4、核心代码


# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literalsimport sys
import gzip
import marshal
from math import log, expfrom ..utils.frequency import AddOneProbclass Bayes(object):def __init__(self):self.d = {}self.total = 0def save(self, fname, iszip=True):d = {}d['total'] = self.totald['d'] = {}for k, v in self.d.items():d['d'][k] = v.__dict__if sys.version_info[0] == 3:fname = fname + '.3'if not iszip:marshal.dump(d, open(fname, 'wb'))else:f = gzip.open(fname, 'wb')f.write(marshal.dumps(d))f.close()def load(self, fname, iszip=True):if sys.version_info[0] == 3:fname = fname + '.3'if not iszip:d = marshal.load(open(fname, 'rb'))else:try:f = gzip.open(fname, 'rb')d = marshal.loads(f.read())except IOError:f = open(fname, 'rb')d = marshal.loads(f.read())f.close()self.total = d['total']self.d = {}for k, v in d['d'].items():self.d[k] = AddOneProb()self.d[k].__dict__ = vdef train(self, data):for d in data:c = d[1]if c not in self.d:self.d[c] = AddOneProb()for word in d[0]:self.d[c].add(word, 1)self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys()))def classify(self, x):tmp = {}for k in self.d:tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total)for word in x:tmp[k] += log(self.d[k].freq(word))ret, prob = 0, 0for k in self.d:now = 0try:for otherk in self.d:now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])now = 1/nowexcept OverflowError:now = 0if now > prob:ret, prob = k, nowreturn (ret, prob)