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1、项目介绍

技术栈：Python语言、MySQL数据库、Django框架、ARIMA预测算法、Echarts可视化、SnowNLP情感分析、requests爬虫

研究背景：微博每日产生亿级公开数据，传统人工舆情监测难以及时捕捉热点与情感倾向。利用Python爬虫实时采集、SnowNLP快速情感打分、ARIMA时间序列预测，可在分钟级完成舆情态势感知与预警，为政府、企业、高校提供低成本的决策参考。

研究意义：构建“采集-情感-预测-可视化”一体化舆情预警平台，全程本地部署保障数据隐私；开源代码与详细文档适配教学场景，学生可快速复现词云、地图、热搜榜等模块，降低毕业设计门槛，同时推动大数据与NLP技术在社会计算领域的落地。

2、项目界面

（1）词云图分析

（2）中国地图分布

（3）舆情分析报告

（4）ARIMA预测

（5）微博热搜实时榜单

（6）微博帖子

（7）用户评论

（8）历史记录

（9）个人中心

（10）注册登录

（11）后台管理

3、项目说明（约900字）

随着社交媒体普及，微博已成为突发事件与公众情绪发酵的主阵地。传统人工舆情监测效率低、滞后长，急需一套自动化、可预警的大数据分析平台。本系统以Python为核心，通过requests爬虫定时抓取微博热搜、帖子及评论，经SnowNLP完成情感极性判断，再利用ARIMA对热度时间序列建模预测未来走势；前端采用Django+Echarts，将情感分布、词云、地图热力、ARIMA预测曲线等结果可视化展示，实现“采集-分析-预测-预警”闭环。

系统架构遵循分层思想：数据层使用MySQL存储用户信息、原始博文、情感分数、热度值；服务层由Django REST Framework提供接口，负责情感分析、ARIMA训练、预警阈值判断；表现层基于Echarts渲染交互式图表，并支持Excel/CSV导出。后台管理模块可动态配置爬虫间隔、情感词典、预警阈值，实现业务零代码调整。

情感分析模块调用SnowNLP快速获得情感得分，并支持用户上传自定义词典，满足领域细粒度极性判断；对负面情感占比超过阈值的微博话题，系统自动发送邮件或站内预警，方便运营人员及时干预。ARIMA预测模块通过statsmodels自动定阶，支持日、小时两种粒度热度预测，前端可拖拽选择训练窗口长度，预测结果以置信区间形式叠加展示，直观呈现未来舆情走向。

为满足教学与科研需求，代码采用模块化封装，爬虫、情感分析、预测、可视化四大组件相互独立，学生可单独替换算法或数据源，快速完成对比实验。系统全程本地运行，不依赖外网接口，既保护数据隐私，又降低部署成本，适合毕业设计、课程大作业或数据竞赛baseline。通过开源代码与详细部署文档，项目期望吸引更多开发者关注舆情NLP任务，共同推动社会计算与大数据技术的产学研深度融合。

4、核心代码

import pymysql
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pmdarima.arima import auto_arima
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAconnection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='database',charset='utf8mb4')
query = "select like_count,created_at FROM comment WHERE keyword = '%" + '考研调剂' + "%' ORDER BY STR_TO_DATE(created_at, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') ASC;"
# 从MySQL数据库读取数据
df = pd.read_sql_query(query, connection)
# 将字符型的时间转换为时间格式
df['created_at'] = df['created_at'].astype(str)
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'])
# 计算热度指标
df['hotness'] = df['post_count'] + df['comment_count'] * df['like_count']
df = df[['hotness']]
# 可视化时间序列
df.plot()
plt.show()# 将时间列设为索引，并按照时间排序
df = df.set_index('created_at')
df = df.sort_index()
# 进行差分处理
df_diff = df.diff().dropna()
# 确定ARIMA模型的p、d、q参数
# 自动寻找最优参数
p_values = range(0, 3)
d_values = range(0, 2)
q_values = range(0, 3)best_score, best_cfg = float('inf'), Nonefor p in p_values:for d in d_values:for q in q_values:order = (p, d, q)try:model = ARIMA(df, order=order)model_fit = model.fit()mse = model_fit.mseif mse < best_score:best_score, best_cfg = mse, orderprint('ARIMA%s MSE=%.3f' % (order, mse))except:continue
print('Best ARIMA%s MSE=%.3f' % (best_cfg, best_score))# 训练ARIMA模型并进行预测
# 训练模型并进行预测
model = ARIMA(df, order=best_cfg)
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=36)# 绘制预测结果的折线图
plt.plot(df, label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()train_data = df_diff[:len(df_diff) - 7]
test_data = df_diff[len(df_diff) - 7:]
arima_model = ARIMA(train_data, order=auto_model.order)
arima_result = arima_model.fit()
pred = arima_result.predict(start=len(train_data), end=len(train_data) + len(test_data) - 1, typ='levels')
# 将预测结果反差分
diff_recover = df_diff.shift(1)
diff_recover.iloc[0] = df.iloc[0]
predictions = diff_recover.add(pred, fill_value=0)
# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.plot(df.index, df, label='Original')
plt.plot(predictions.index, predictions, label='Predictions')
plt.legend(loc='best')
plt.title('ARIMA Time Series Forecasting')
plt.show()
plt.savefig('myplot.png')

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