基于Python Flask和MySQL的舆情可视化分析系统结合NLP与Echart

简介：
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。