Advertisement

基于Python的网络舆论分析系统.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目为一个基于Python开发的网络舆论分析工具,通过抓取和解析社交媒体与新闻网站的数据,实现对特定话题或事件的公众情绪、关键词热度等多维度分析。 基于Python的网络舆情分析系统旨在为社会网络管理部门提供全面的服务,包括言论分析、管理以及用户管理等功能。该系统利用Python语言与MySQL数据库开发而成,能够帮助工作人员高效地监控特定城市或地区的公众意见及负面评论,同时确保网民隐私权和言论自由不受侵犯。 功能需求如下: 1. 用户注册登录:按照相关法律法规要求进行实名制的注册流程后,用户才能访问并使用系统各项服务。 2. 首页模块:首页展示了所有菜单选项以及最新的社会舆情信息、统计图表等概览内容。 3. 文本分析模块:此功能允许根据输入的内容自动执行数据分析,并能够识别出潜在负面言论进行预警提示。 4. 文本管理模块:提供查看和管理文本数据的功能,便于对相关信息的整理与维护。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python.zip
    优质
    本项目为一个基于Python开发的网络舆论分析工具,通过抓取和解析社交媒体与新闻网站的数据,实现对特定话题或事件的公众情绪、关键词热度等多维度分析。 基于Python的网络舆情分析系统旨在为社会网络管理部门提供全面的服务,包括言论分析、管理以及用户管理等功能。该系统利用Python语言与MySQL数据库开发而成,能够帮助工作人员高效地监控特定城市或地区的公众意见及负面评论,同时确保网民隐私权和言论自由不受侵犯。 功能需求如下: 1. 用户注册登录:按照相关法律法规要求进行实名制的注册流程后,用户才能访问并使用系统各项服务。 2. 首页模块:首页展示了所有菜单选项以及最新的社会舆情信息、统计图表等概览内容。 3. 文本分析模块:此功能允许根据输入的内容自动执行数据分析,并能够识别出潜在负面言论进行预警提示。 4. 文本管理模块:提供查看和管理文本数据的功能,便于对相关信息的整理与维护。
  • .zip
    优质
    《网络舆论分析系统》是一款利用大数据和人工智能技术,对互联网上的海量信息进行采集、处理与深度挖掘,旨在帮助用户快速准确地掌握舆情动态,并提供全面深入的数据报告及趋势预测。 网络舆情分析系统是一款用于监测和分析互联网上关于特定话题或品牌的舆论情况的工具。它可以帮助用户快速获取公众对某一事件、产品或服务的看法和态度,并提供数据支持,以便于决策者及时调整策略以应对可能出现的风险或者抓住机遇。该系统的功能包括但不限于信息采集、情感分析以及趋势预测等模块,能够全面覆盖社交媒体平台上的各种形式的内容(如微博、论坛帖子、新闻评论等),并且具备强大的数据分析能力来处理海量的信息流。
  • Java.zip
    优质
    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。
  • Python源码及数据库文.docx
    优质
    本文档包含一个使用Python开发的网络舆情分析系统的完整源代码和相关数据库设计。附带的研究论文探讨了该系统的架构、实现技术和应用案例,为社交媒体情感分析提供了有价值的见解和技术支持。 基于Python的网络舆情分析系统源码数据库论文探讨了如何利用Python编程语言开发一个高效的网络舆情监控与分析平台。该研究详细介绍了系统的架构设计、关键技术的选择以及实现过程中的难点及解决方案,旨在为相关领域的研究人员提供有价值的参考和借鉴。文档中还包含了详细的代码示例和实验结果,以验证所提出方法的有效性和实用性。
  • Python构建与实施.docx
    优质
    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。
  • Python人工智能情管控中应用
    优质
    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。
  • Python和SVM
    优质
    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
  • 大数据设计与实现.pdf
    优质
    本论文设计并实现了基于大数据技术的网络舆论分析系统,旨在通过收集、处理和分析网络数据来监测公众意见趋势,为决策提供支持。 基于大数据的网络舆情分析系统设计与实现.pdf 该文档详细介绍了如何利用大数据技术进行高效的网络舆情监测、分析及预警系统的构建过程。通过结合先进的数据挖掘算法和技术手段,可以有效地从海量互联网信息中提取有价值的数据,并对这些数据进行深入分析以帮助决策者更好地理解公众舆论趋势和热点问题。文中还包括了系统设计的理论基础、关键技术的选择与应用以及具体实现方案等多个方面的内容,为相关领域的研究提供了有益参考。 (注:原文未提及联系方式或网址等额外信息)