基于大数据的网络舆情分析系统的设计与实现

1 项目介绍

1.1 摘要

网络舆情作为衡量公众情绪和社会动态的风向标，其快速准确分析对于政府决策、企业声誉管理等具有重大意义。面对海量、快速更迭的数据，传统的手工分析方式显得力不从心，亟需技术革新。

先利用Python强大的数据处理能力，结合网络爬虫技术，从各大社交平台、新闻网站等源头抓取数据。接着，通过Scikit-learn这一机器学习库，实施文本预处理、特征提取，并构建情感分类模型（如逻辑回归、SVM）和聚类算法（如K-Means），对收集到的信息进行深度挖掘，准确判断情感倾向，识别舆论热点。

为进一步提升实用性与交互性，系统采用轻量级Web框架Flask设计API接口，使得前端或客户端能够轻松调用后端的分析服务，实时获取舆情分析报告，如情感分布、关键词云、热点趋势图等，同时支持用户界面的个性化配置，实现数据可视化展示。数据存储方面，选择了关系型数据库MySQL，确保了数据的安全性与高效存取。合理设计的数据库架构不仅支持了数据的快速检索，也为模型训练提供了稳定的数据供给，保障了系统长期运行的稳定性和扩展性。

总结来看，该网络舆情分析系统利用Scikit-learn、Flask、MySQL技术，实现了从数据抓取、预处理、智能分析到结果展示的自动化流程，大大提高了分析效率与准确度。系统不仅能够快速响应舆情变化，还为用户提供直观、易用的界面，为决策支持提供了强有力的数据依据。未来，系统可进一步融合深度学习技术，深化分析维度，提升智能化水平，持续优化用户体验。

1.2 系统技术栈

Spring Boot

Maven

MySQL

Vue

VueRout

ElementUI

Bootstrap

1.3 系统角色

管理员

用户

1.4系统功能框架图

1.5 网络舆情分析

通过对大量中文文本及人物会话分析，发现文本情感的判定基本上通过对通篇的情感词、程度副词及否定词的统计分布来判别，因此，搭建了基于情感分析的情感词库以及其它辅助词表如图2.1所示：

情感倾向性将文本分为正面、负面、中性三种情感属性，通常由正、负面，以及强弱程度来衡量。本文通过中文分词处理，基于情感词典构建情感表，为每一个分词打分，从而判断判别情感倾向，文本情感分析的流程如2.2所示。

通过建立以上基础情感词库作为分析基础，对采集的微博网友评论做情感倾向分析，将用户评论简单的分为三类。正面情绪、负面情绪、中性。

2 详细设计与实现

2.1 热词分析

在数据中心功能如图5.7所示。

核心代码如下：

@pb.route('/tableData')

def tabelData():

username = session.get('username')

hotWordList = getTableData.getTableDataPageData()

defaultHotWord = hotWordList[0][0]

if request.args.get('hotWord'):defaultHotWord = request.args.get('hotWord')

defaultHotWordNum = 0

for hotWord in hotWordList:

    if defaultHotWord == hotWord[0]:defaultHotWordNum=hotWord[1]

emotionValue = SnowNLP(defaultHotWord).sentiments

if emotionValue > 0.5:

    emotionValue = '正面'

elif emotionValue == 0.5:

    emotionValue = '中性'

elif emotionValue < 0.5:

    emotionValue = '负面'

tableList = getTableData.getTableData(defaultHotWord)

xData,yData = getTableData.getTableDataEchartsData(defaultHotWord)

return render_template('tableData.html',

                       username=username,

                       hotWordList=hotWordList,

                       defaultHotWord=defaultHotWord,

                       defaultHotWordNum=defaultHotWordNum,

                       emotionValue=emotionValue,

                       tableList=tableList,

                       xData=xData,

                       yData=yData

                       )