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编号：F020 gaoxiao
架构：vue+flask+LSTM+MySQL
功能： 微博信息爬取、情感分析、基于负面消极内容舆情分析、可视化分析、舆情监测、关键词分析等
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演示视频
vue+flask 高校舆情大数据 | 情感分析| 高校舆情处理分析、大数据毕业设计
功能说明
1 微博高校舆情爬取
微博高校舆情爬取与分析系统是一个基于Vuetify、Vue 2.6、Flask和MySQL技术栈开发的综合性平台。该系统主要致力于高效、精准地捕捉和分析与高校相关的微博舆情，为高校管理者提供及时、有效的决策支持。
在数据采集方面，本系统采用了先进的爬虫技术。用户可以根据需求自定义关键词，系统随即通过微博API接口精确爬取相关话题和评论。为了突破微博的反爬限制，本设计巧妙运用了cookies保持登录状态和fake_agent技术，确保了数据采集的连续性和可靠性。爬取的原始数据经过严格的清洗处理，利用正则表达式提取核心文本内容，为后续分析奠定基础。
情感分析是本系统的核心功能之一。本设计集成了paddlepaddle的"skep_ernie_1.0_large_ch"模型，对清洗后的文本进行实时情感倾向分析。系统能够快速识别文本的情感极性，并给出具体的正负面预测概率，这些宝贵的分析结果被即时存储到数据库中，为后续的舆情研判提供重要依据。
在用户权限管理方面，本系统设计了灵活的多级管理机制。通过在数据库tb_user表的school字段进行配置，为不同高校的管理员分配了相应的权限。高校管理员可以便捷地查看和处理与本校相关的舆情信息，尤其是对负面舆情进行及时干预和管理。系统支持对每个话题、每条评论的情感分析结果进行细致展示，包括正面、负面倾向及其概率，使得舆情管理更加精准和高效。
2 微博分析
可视化分析：使用echarts折线图、饼图、柱状图、环图等实现微博文章、评论内容的分析，上方实现了文字的滚动，使用vue-count-to这个组件实现，下方的滚动的柱状图是利用定时器来实现数据的变化，这样图形检测到数据变化，就有一个x轴滚动的效果。
旭日图：内侧是微博话题，外侧的颜色代表了情感分析之后的正面和负面的比例，这样可以直观的看到微博话题的情感分析结果
在数据可视化方面，本系统运用了丰富多样的图表展示方式。本设计利用echarts库实现了包括折线图、饼图、柱状图和环图在内的多种图表类型，全方位展现微博文章和评论的各项统计指标。为了增强数据的动态感和实时性，在界面上方设计了滚动文字效果，通过vue-count-to组件实现数字的平滑变化。此外，下方的柱状图采用定时器技术，实现了数据的动态更新和X轴的滚动效果，给用户带来直观、生动的数据变化体验。
本系统引入了旭日图来展示微博话题的情感分布。旭日图的内层展示了不同的微博话题，而外层则通过颜色变化直观地反映了每个话题的正面和负面情感比例。这种独特的可视化方式让用户能够一目了然地把握各个话题的舆情走向，为舆情分析和决策提供了全新的视角。
本系统的灵活性和易用性使得高校管理者能够及时把握舆情动向，有效应对潜在的舆论危机，从而更好地维护学校声誉和社会形象。
3 关键词分析
本系统在关键词分析方面提供了强大而灵活的功能，旨在帮助用户深入理解微博内容的核心主题和重点。系统支持对微博文本内容进行多维度的分析，包括观点提取和关键词提取。
在观点提取方面，本设计集成了jieba分词库，能够准确识别和提取微博文本中的主要观点。这一功能有助于用户快速把握每条微博的核心内容，提高舆情分析的效率。
关键词提取是本系统的另一个重要特性。为了满足不同场景的需求，系统同时实现了textrank和tf-idf两种算法。textrank算法基于图模型，能够有效捕捉词语之间的关系，适合提取文本的主题词。而tf-idf算法则侧重于词频统计，更适合识别文本中的特征词。用户可以根据具体需求选择合适的算法，以获得最佳的关键词提取效果。
为了增强用户体验和分析灵活性，本系统在界面设计上做了特别优化。界面上方的话题支持点击切换，使用户能够方便地在不同话题间进行切换和比较分析。这一设计大大提高了舆情分析的效率和深度。
此外，本系统还集成了词云分析功能。利用echarts-wordcloud组件，系统能够对微博文章和评论进行分词，并生成直观、美观的词云可视化效果。词云不仅能够直观展示高频词汇，还能通过字体大小和颜色变化反映词语的重要程度，为用户提供了一种全新的文本内容概览方式。
4 舆情处理功能
本系统在舆情处理方面采用了多层次的权限管理机制，以确保舆情信息的安全性和管理的有效性。系统主要分为两类管理员：系统管理员和高校管理员。
系统管理员拥有最高级别的权限，负责整个系统的运维和管理。高校管理员则主要负责各自学校的舆情管理。值得注意的是，管理员的权限设置目前是通过后台数据库操作实现的。具体来说，是通过设置tb_user表的roles字段和school字段来区分不同类型的管理员和他们所属的学校。虽然当前版本没有专门的管理员设置界面，但这种方式保证了系统管理的灵活性和安全性。
在实际应用中，高校管理员登录系统后，可以在专门的舆情表格界面中处理与其所属学校相关的舆情信息。为了区分不同级别的管理权限，系统在界面上做了细致的设计。例如，高校管理员可以看到一个特殊的"处理舆情"按钮（以铅笔图标表示），而普通系统管理员则无法看到此按钮。这种设计确保了只有经过授权的高校管理员才能对相关舆情进行处理和干预。
