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Python课程毕业设计:Django+爬虫的微博情感分析项目源码

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简介:
本项目为Python课程毕业设计,采用Django框架结合爬虫技术进行微博数据采集与情感分析。提供完整源代码以供学习参考。 项目利用爬虫技术从微博平台获取需要分析的公开数据,并将这些数据保存至MySQL数据库中。此外,该项目提供了一个用户界面供用户浏览和搜索已抓取的数据。通过该界面,用户可以根据时间、关键词等条件筛选并排序微博内容,方便快速定位到感兴趣的帖子及其相关信息。 项目还使用了自然语言处理与情感分析算法来对微博文本进行情绪倾向性的判断,并根据结果给每条微博打分或分类。在开展这项工作前,需要先对数据进行清洗和预处理以提高准确性,包括去除噪声字符、停用词处理及词干提取等步骤。 为了更好地展示分析成果,项目还提供了多种可视化功能(如词云图、情感曲线图以及分布图),帮助用户直观地了解微博内容的情感倾向。整个项目的前端部分是基于Django框架搭建的,并通过编写视图和模型实现了数据浏览与情感分析等功能。

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  • PythonDjango+
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    本项目为Python课程毕业设计,采用Django框架结合爬虫技术进行微博数据采集与情感分析。提供完整源代码以供学习参考。 项目利用爬虫技术从微博平台获取需要分析的公开数据,并将这些数据保存至MySQL数据库中。此外,该项目提供了一个用户界面供用户浏览和搜索已抓取的数据。通过该界面,用户可以根据时间、关键词等条件筛选并排序微博内容,方便快速定位到感兴趣的帖子及其相关信息。 项目还使用了自然语言处理与情感分析算法来对微博文本进行情绪倾向性的判断,并根据结果给每条微博打分或分类。在开展这项工作前,需要先对数据进行清洗和预处理以提高准确性,包括去除噪声字符、停用词处理及词干提取等步骤。 为了更好地展示分析成果,项目还提供了多种可视化功能(如词云图、情感曲线图以及分布图),帮助用户直观地了解微博内容的情感倾向。整个项目的前端部分是基于Django框架搭建的,并通过编写视图和模型实现了数据浏览与情感分析等功能。
  • 技术
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    本项目聚焦于运用爬虫技术从微博平台获取大量用户发布的内容,并进行情感分析,旨在探索社会情绪及公众态度的变化趋势。 微博是中国最具影响力的社交网站之一,拥有庞大的用户群体。其功能与Twitter类似,在爬取数据的过程中我甚至发现了一些代码中采用了Twitter的变量命名方式。因此,如果你不熟悉中文的话,可以参考这个存储库中的模型设计部分而不必查看实际抓取的数据(如推文、主题等)。通过情感分析能够对用户进行分类,并向他们推送相应的广告内容。在此项目中,我选择的情感分析任务是将用户区分为真实用户和机器人两类。根据大多数关于微博机器人检测的研究论文指出,常用的分类方法是对用户的各项指标(例如关注数、粉丝数量以及平均发帖时间等)使用逻辑回归来进行区分。然而我认为这种做法的准确性不高且在面对不同的测试集时稳定性较差。此类任务需要自然语言处理模型的支持,因为虚拟账户与真实用户之间最大的区别在于他们撰写推文的行为和习惯。 请查看这些Colab笔记本: (注:此处原文有链接但已省略) 关于模型输入输出结构如下所示: Input │── 用户信息 me
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    本毕业设计项目聚焦于利用自然语言处理技术进行微博情感分析及文本分类,旨在探索社交媒体数据的情感倾向和主题特征,为舆情监测和社会心理研究提供支持。 Python是一种高级的通用解释型编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,并在1991年正式发布。它以简洁而清晰的语法著称,强调代码的可读性和易于维护。 以下是Python的一些主要特点和优势: - 易学易用: Python的语法设计简单直观,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种特性促进了Python在教育领域以及初学者中的广泛应用。 - 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供了自动内存管理(垃圾回收)等功能,减轻了程序员的工作负担,并且具有动态类型和面向对象的特征。 - 跨平台性: Python能够在多个操作系统中运行,包括Windows、Linux和macOS等。这使得开发人员能够轻松地将代码移植到不同的平台上。 - 丰富的标准库: Python包含了大量的模块和库,涵盖了文件操作、网络编程以及数据库访问等多个方面。这些内置的工具帮助开发者快速构建功能强大的应用程序。 - 开源: Python是开源软件,任何人都可以免费使用并查看其源码。这种开放性促进了Python社区的发展,并提供了大量的第三方库和框架供开发人员选择。 - 强大的社区支持: Python拥有一个庞大且活跃的开发群体,这使得用户能够轻松地获取帮助、分享经验以及参与到项目的改进中去。 - 适用于多个领域: Python在许多行业中都有广泛应用,包括Web开发、数据科学、人工智能等领域。特别是在数据分析和机器学习方面,Python已成为主流编程语言之一。 - 支持面向对象编程: Python支持面向对象的程序设计方法论,允许开发者使用类与对象的概念来提高代码的重用性和可维护性。
  • 与文本.zip
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    本毕业设计项目聚焦于运用Python和机器学习技术进行微博情感分析及文本分类研究,旨在探索社交媒体数据的情感倾向及其应用价值。 微博情感分析与文本分类是毕业设计项目的主题。
  • 算机-WeiboAnalysis:与文本
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    本项目为毕业设计作品《WeiboAnalysis》,旨在运用Python等技术手段对微博数据进行情感分析及文本分类,以实现社交媒体内容的有效理解和处理。 毕业设计计算机源码基于AdaBoost算法的情感分析研究是本科期间的一个项目。由于时间紧迫,文章与代码存在不少错误,请大家仅参考其思路即可。 大学时期没有好好学习算法知识,尤其是树、图等理论部分提不起兴趣。幸运的是,在毕业设计中选择了机器学习的课题,并且完成了一个还算有趣的项目,稍稍弥补了在校时的一些遗憾。现在将该项目开源出来,尽管感觉还有提升空间,大部分内容也是参考他人的成果。 文本分类的基本流程如下: 运行环境:[anaconda:3.5+] 本段落项目的具体步骤包括: 一、通过微博应用获取数据。 二、使用SVM进行初步分类(svm_temp.py)。 三、利用贝叶斯定理对情感进行分析。 四、采用AdaBoost算法增强分类器。 完整文档可以查看doc文件夹中的内容,其中包括: 一、如何从微博中提取文本数据; 二、应用支持向量机(SVM)的初步文本分类方法; 三、使用朴素贝叶斯模型进行进一步的情感分析; 四、利用AdaBoost提升分类效果: 4.1 单类别的AdaBoost算法 4.2 多类别问题下的AdaBoost改进,包括AdaBoost.SAMME和AdaBoost.SAMME.R两种方法。
  • :基于Django和Vue用户系统-
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    本项目为一款基于Django后端与Vue前端框架开发的微博用户情感分析工具。通过爬取微博数据,利用自然语言处理技术进行情感倾向性分析,并以直观界面展示结果,旨在为用户提供深入的内容洞察。 微博分析系统毕业设计:微博用户情感分析系统的更新如下(2020/02/02): 近期有不少同学反馈项目无法运行的问题,当时水平有限,代码确实有些混乱。现提供直接运行项目的简单步骤: 1. 使用pip install requirements.txt安装所需的Python包。 2. 修改MySQL数据库的账户密码,在weibosystem和settings文件中进行设置。 3. 创建数据库:依次执行python manage.py makemigrations 和 python manage.py migrate命令。 4. 创建后台xadmin账号,使用命令python manage.py createsuperuser创建超级用户。 5. 登录后台后,在爬虫API的爬虫设置里输入一个用户的uid和cookie信息,然后即可开始本地localhost:8000的数据抓取任务。 系统介绍(2019/5/4毕设已完成):extra_ap
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    本项目为毕业设计作品,利用Python结合Django框架开发了一款针对京东商品详情页面的数据爬取工具。 使用Python和Django框架来实现一个爬取京东商品详情数据的项目。
  • Python
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    本Python爬虫课程设计项目旨在通过实践操作教授学生如何利用Python进行网页信息抓取与数据分析,涵盖基础到高级技术。 Python爬虫大作业要求学生完成一个具有一定复杂度的项目,旨在提升学生的网络数据抓取能力以及代码实现水平。通过这个任务,学生们可以深入理解并实践HTTP请求、HTML解析等关键技术点,并有机会探索到实际应用中的各种挑战和解决方案。此外,该作业还鼓励同学们在设计爬虫时考虑到伦理与法律问题,确保其行为符合相关法律法规的要求。
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  • 基于Python中国疫数据可视化.zip
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    本项目为基于Python爬虫技术的毕业设计作品,旨在通过收集、整理和可视化中国疫情相关数据,深入分析疫情发展趋势及影响。 基于Python爬虫的中国疫情数据分析与可视化毕设项目