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python舆情分析可视化系统情感分析微博爬虫 scrapy爬虫技术朴素贝叶斯分类算法大数据计算机✅

news 2025/10/25 8:26:58

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、数据库、Echarts可视化、scrapy爬虫技术、朴素贝叶斯分类算法（情感分类）

舆情分析+监测预警+情感分析+爬虫+可视化+论文

2、项目界面

（1）数据中心

在这里插入图片描述

（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

随着社交媒体的迅猛发展和数据分析技术的进步，校园舆情监测变得尤为重要。高校管理部门长期依赖人工收集和分析舆情信息，效率低下，难以及时发现并应对潜在风险，导致危机处理滞后，影响学校形象。
本系统基于Python语言开发，后端采用Django框架，使用Scrapy爬取微博数据，并通过朴素贝叶斯分类算法进行情感分析。前端采用Vue框架，结合Element-Plus组件库、axios请求库和ECharts可视化工具，实现舆情数据展示、筛选和分析。
系统主要功能包括微博数据展示、舆情分析和预警。微博数据以瀑布流卡片形式呈现，颜色区分情感类别，点击卡片可查看详细分析。舆情分析模块通过饼图、柱状图和词云图展现情感占比、信息量排名及关键词分布。预警模块利用折线图追踪高校舆情趋势，负面情感超标时触发警示。系统提升了舆情监测的自动化和精准度，为高校管理提供有效决策支持。

关键词舆情监测,情感分析,Python

系统总体架构分为四层：用户界面层、应用程序层、业务逻辑层、数据存储层。用户界面层使用Bootstrap和Layui，提供响应式设计和现代化界面，增强用户体验。用户通过浏览器访问系统，界面层负责展示信息和接收用户输入。应用程序层基于Django框架，处理请求与响应，路由管理和视图呈现。Django实现灵活性，易于扩展和维护，支持RESTful API设计。业务逻辑层包含核心业务处理逻辑，负责数据验证、用户认证和权限管理。数据存储层采用MySQL数据库，通过pymysql进行连接和操作。数据以表格形式存储，支持高效查询和事务管理。整个系统架构如图4-1所示。

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)