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基于Python和SVM的舆情分析系统

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简介：
本系统采用Python语言开发，运用支持向量机(SVM)技术进行舆情数据分析与预测，旨在提供高效准确的情感倾向及热点话题挖掘服务。 【作品名称】：基于Python+SVM的舆情分析系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 本程序由四个主要部分组成，包括三个文件夹和一个txt文件： - analysis 文件夹：此文件夹包含Springboot 项目的源代码，用于展示WEB页面。 - scrapy 文件夹：存放爬虫项目，使用Python的Scrapy框架来抓取新浪微博的数据。 - svm 文件夹：放置机器学习相关的代码，利用支持向量机模型对微博文本内容进行情感分类分析。 - mysql 文件夹：包含数据库表结构设计及相关测试数据文件。 此外还有一个名为flume.txt 的文件用于存储Flume启动命令的信息。项目使用Python和Java开发工具（如PyCharm Community Edition 和 IntelliJ IDEA）构建，提供两个Excel格式的数据集svmdatanegative.xlsx与svmdatapositive.xlsx以供训练模型之用。 数据库的登录信息如下： - 用户名：root - 密码: root

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  • 基于Python和SVM的舆情分析系统
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    本系统采用Python语言开发，运用支持向量机(SVM)技术进行舆情数据分析与预测，旨在提供高效准确的情感倾向及热点话题挖掘服务。 【作品名称】：基于Python+SVM的舆情分析系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 本程序由四个主要部分组成，包括三个文件夹和一个txt文件： - analysis 文件夹：此文件夹包含Springboot 项目的源代码，用于展示WEB页面。 - scrapy 文件夹：存放爬虫项目，使用Python的Scrapy框架来抓取新浪微博的数据。 - svm 文件夹：放置机器学习相关的代码，利用支持向量机模型对微博文本内容进行情感分类分析。 - mysql 文件夹：包含数据库表结构设计及相关测试数据文件。 此外还有一个名为flume.txt 的文件用于存储Flume启动命令的信息。项目使用Python和Java开发工具（如PyCharm Community Edition 和 IntelliJ IDEA）构建，提供两个Excel格式的数据集svmdatanegative.xlsx与svmdatapositive.xlsx以供训练模型之用。 数据库的登录信息如下： - 用户名：root - 密码: root
     
  • 基于Python的人工智能网络舆情分析系统在舆情管控中的应用
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    本研究开发了一款基于Python的人工智能网络舆情分析系统，旨在利用自然语言处理和机器学习技术有效监控与管理社会舆论动态。该系统的实施为舆情预警、事件响应提供了有力支持，对于维护社会稳定具有重要意义。 基于Python的网络舆情分析系统旨在通过利用Python语言的强大功能来收集、处理并解析互联网上的大量数据，以便于用户能够快速准确地了解当前社会舆论的趋势与热点问题。该系统结合了自然语言处理技术以及机器学习算法以实现对文本内容的情感倾向性判断和关键词提取等功能，为用户提供全面深入的网络舆情分析报告。
     
  • 基于Java的网络舆情分析系统.zip
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    本项目为基于Java编程语言开发的网络舆情分析系统，能够实时收集、处理和展示互联网上的公众意见与情绪，帮助用户快速了解舆论趋势。 基于Java的网络舆情分析系统.zip是一个适合计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生在大三课程设计或毕业设计时参考的作品。该作品采用Java开发，能够帮助学生理解和实践相关的技术知识与应用技能。
     
  • 基于Python的微博舆情分析系统设计与实现
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    本项目旨在利用Python语言开发一个自动化的微博舆情分析系统。通过抓取、处理及可视化微博数据，该系统能够有效监测和分析社会舆论趋势，为用户提供实时的数据支持和决策参考。 微博舆情分析系统的设计与实现（使用Python）
     
  • 基于Python Flask和MySQL的舆情可视化分析系统结合NLP与Echart
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    本项目开发了一个利用Python Flask框架及MySQL数据库构建的舆情可视化分析平台。通过自然语言处理技术对数据进行深入挖掘，并借助ECharts实现动态图表展示，为用户提供直观、高效的舆情洞察工具。 突发公共卫生事件舆情数据可视化分析系统技术框架采用Python + Flask Web + MySQL+ SnowNLP+ECharts组合构建。在使用高版本的jieba分词后遇到舆情分析错误的问题需要特别注意解决。 该系统的数据来源包括微博热搜（通过https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot获取）和抖音热点平台的数据。当爬虫抓取到这些数据之后，会根据标题中的特定字符进行筛选，如“突发”、“疫情”、“大白”、“口罩”等关键词，只有包含这类信息的热搜内容才会被写入数据库。 系统模块包括： 1. 爬虫模块：启动网页后开启一个线程定时从微博热搜获取数据。 2. 登录模块 3. 可视化模块（提供不同阶段舆情分析图，包括折线图和云词图） 4. 分析模块（情感分析）：通过爬取的数据进行可视化展示。 在具体实现上： - 不同阶段舆情分析折线图子模块根据每天抓取的数据绘制图表，并对每日的舆情值进行分析。 - 不同阶段舆情分析云词图子模块则基于这些数据生成反映当前热点词汇分布情况的云词图。
     
  • 基于Python Flask Web和MySQL的抖音舆情数据可视化分析系统
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与MySQL数据库技术的数据可视化平台，专门针对抖音平台的舆论信息进行采集、处理及展示，助力用户深入理解网络民意趋势。 抖音舆情数据可视化分析系统 技术框架：Python + Flask Web + MySQL 角色介绍： 管理员（admin） 密码：123456 模块分析： 登录模块 - 可视化模块包括趋势、热搜和最大最小热度展示。 - 趋势模块使用折线图显示数据变化情况； - 热搜模块通过云词图展现热门话题； - 最大最小热度以饼图形式呈现。 分析模块： - 情感分析：包含中文分词功能（jieba）用于舆情情感的深入解析。 - 影响力评估：基于数据库数据，查找最大和最小热度标题及高频热搜词条进行影响范围分析。 - 舆情综合评价：利用SnowNLP工具单独完成对舆情的整体情绪倾向判断。 爬虫模块： 用户可以通过页面上的启动按钮来触发一次新的抓取任务，并将获取的最新热搜信息存储至数据库中。 违规词监测功能 密码重置选项 系统包含四个主要界面： 1. 登录 2. 首页（含导航与重要操作如启动爬虫） 3. 数据可视化展示区域 4. 专门用于舆情分析的功能页面
     
  • 2021030416-基于Python的微博舆情分析系统设计与实现
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    本项目旨在开发一个基于Python的微博舆情分析系统，通过收集、处理和分析微博数据，为用户提供全面准确的情感分析结果。 我们的微博舆情分析系统收到了大量用户反馈，并通过不断优化与升级提升了系统的稳定性和准确性。在数据分析过程中发现，人们对某些热点事件的情绪反应强烈，这要求我们更加敏锐地捕捉情感变化以更好地服务用户。 该系统的开发主要目标包括： 1. 实现信息关系的管理系统化、规范化和自动化； 2. 减少维护人员的工作量，并让用户能够控制和管理自己的信息； 3. 提供便捷的信息查询与管理功能； 4. 通过网络操作提高问题处理效率，增加操作人员利用率； 5. 考虑到用户的多样性需求，界面设计简洁且易于使用。
     
  • 基于Python的网络舆情分析系统的构建与实施.docx
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    本论文探讨了利用Python语言构建和实施网络舆情分析系统的方法和技术，旨在提供实时、准确的社会舆论监测。 本段落档探讨了基于Python的网络舆情分析系统的开发与实现过程。通过利用Python强大的数据处理能力和丰富的第三方库支持，该系统能够高效地收集、整理并分析来自互联网上的大量文本信息，从而帮助用户及时了解公众舆论趋势及其变化动态。在设计阶段，文档详细介绍了系统架构的选择及关键技术点，并结合实际应用场景对系统的功能模块进行了具体说明；而在实现部分，则主要围绕数据采集技术、自然语言处理方法以及可视化展示方案等方面展开了深入讨论和实践探索。整个项目旨在为舆情监测领域提供一种高效便捷的解决方案，以满足不同用户群体的需求。