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基于Python的高校舆情分析监控系统（框架：Flask+HTML+CSS+jQuery+TD-IDF）

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简介：
本项目构建了一个基于Python的高校舆情分析监控系统，采用Flask作为Web框架，并结合HTML、CSS和jQuery进行前端开发。系统运用了TD-IDF算法对数据进行处理与分析，以实现高效精准的舆情监控功能。 Python高校舆情分析监控系统框架包括：flask、html、css、jquery、python以及TD-IDF、IDA和NLP算法，并使用mysql存储数据。在处理大量数据时，可以通过执行`truncate table tablename`命令重置表的ID值。该系统的爬虫模块分为三个部分：贴吧和微博。

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  • 基于Python的高校舆情分析监控系统（框架：Flask+HTML+CSS+jQuery+TD-IDF）
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    本项目构建了一个基于Python的高校舆情分析监控系统，采用Flask作为Web框架，并结合HTML、CSS和jQuery进行前端开发。系统运用了TD-IDF算法对数据进行处理与分析，以实现高效精准的舆情监控功能。 Python高校舆情分析监控系统框架包括：flask、html、css、jquery、python以及TD-IDF、IDA和NLP算法，并使用mysql存储数据。在处理大量数据时，可以通过执行`truncate table tablename`命令重置表的ID值。该系统的爬虫模块分为三个部分：贴吧和微博。
     
  • 基于Hadoop的大数据图书分析系统框架（HTML+CSS+jQuery+Python+Django）
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    本项目构建了一个基于Hadoop的大数据分析系统，专注于图书领域。前端采用HTML、CSS及jQuery实现界面设计与交互；后端利用Python和Django进行高效的数据处理与应用开发。 基于大数据Hadoop的图书分析系统采用以下技术框架：HTML、CSS、jQuery、Python、Django、Hadoop、Hive、HDFS及MySQL（ORM）。 用户类型包括： - 管理员，账号为admin，密码123456。 - 普通用户，登录名qqq，密码123456。 系统模块介绍如下： 管理员权限部分包含以下功能： - 登录注册 - 系统首页 - 可视化统计（包括不同类别价格和不同类型出版社的子模块） - 图书详细信息 - 图书预览 - 图书推荐 - 个人信息（含密码修改及图书大屏的子模块） - 系统设置（包含退出系统的选项） 普通用户权限部分则有： - 登录注册 - 系统首页 - 图书详细信息和图书预览功能 - 图书推荐服务 - 用户个人资料管理（包括密码修改） - 以及系统设置中的退出操作 数据库设计为booksdb。
     
  • 基于SpringBoot的实时入侵监控检测系统框架（IDEA+HTML+CSS+jQuery+Java）
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    本项目构建于Spring Boot之上，结合IDEA、HTML、CSS及jQuery等技术栈，旨在开发一套高效实时的安全入侵监控与检测系统，确保网站安全。 基于Spring Boot的实时入侵监控检测系统 技术栈：idea + HTML + CSS + jQuery + Java + SpringBoot + MySQL 管理员账号及密码： admin 123456 模块介绍： - 管理员： - 登陆模块 - 系统首页 - 实时监控 - 数据上传 - 协议解析 - 入侵检测： - 规则配置 - 入侵日志 - 用户个人信息管理 - 注销功能 数据库设计：采用MySQL，数据库名称为springbootids。管理员信息表结构如下： admin（字段包括）: Id, PWD, UpdateTime, UserName
     
  • 基于Python的人脸识别系统框架（HTML+CSS+jQuery+Django+MySQL+TensorFlow）
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    本项目构建于Python生态，整合HTML、CSS与jQuery实现前端交互，后端采用Django框架并连接MySQL数据库，结合TensorFlow进行人脸识别算法开发。 基于Python的人脸识别系统采用HTML + CSS + jQuery + Django + MySQL + TensorFlow框架构建。 用户类型包括： - 管理员：账号为admin，密码为123456。 - 普通用户：账号为qwe，密码同样为123456。 模块介绍如下： 管理员权限下包含以下功能模块： - 登录 - 用户管理 - 识别记录查看与操作 - 系统设置调整 - 安全退出 普通用户的可用功能包括： - 登录系统 - 利用人脸识别进行登录验证 - 查看个人的人脸识别历史记录 - 获取并更新人脸数据 - 修改个人信息相关内容 - 正常退出使用 数据库设计主要围绕face表展开。
     
  • 基于大数据技术的高校舆情监测与分析.docx
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    本文探讨了如何运用大数据技术进行高效的高校舆情监测和深度分析，旨在为高校提供精准的风险预警和决策支持。 本段落主要探讨基于大数据技术的高校舆情监测与分析系统的构建及其功能实现。该系统采用Python爬虫技术来实时监控学生群体中的舆论动态，并为校方管理层提供准确高效的舆情趋势报告，助力学校更好地理解学生的心理状态，及时应对潜在问题并调整管理策略，从而促进学生成长和校园稳定发展。 1. 大数据技术在高校舆情监测的应用 大数据的引入使得高校能够更高效且精确地进行舆论监控。通过收集与分析大量相关数据，系统可以揭示学生群体中的舆论趋势、热点话题以及可能存在的风险点，并提供实时更新的信息给校方管理者参考。 2. Python爬虫技术的作用 Python编程语言及其强大的网络抓取能力是实现高校舆情监测的关键工具之一。借助这种自动化手段，可以从各种来源快速获取海量数据并进行即时分析与监控，从而提高信息处理效率和准确性。 3. 系统设计概览 该系统包含四个核心组成部分：关键词管理、数据分析、结果可视化以及报告生成模块。每个部分都承担特定职责——例如设定关注词汇范围；执行深度挖掘任务；将复杂的数据转化为直观图表形式展示给用户；最后，形成详细文档供决策者参考。 4. 系统优势 这套舆情监测与分析平台具备实时性高、信息处理精准以及全面覆盖等特点。它可以持续追踪校园内发生的各种舆论变化，并向管理层提供有价值的洞见，帮助他们及时发现并解决潜在问题，进而优化整体管理流程和提升教育质量。 5. 应用价值展望 随着技术进步和社会变迁，高校舆情监测与分析系统在多个领域展现出巨大潜力。除了直接服务于学生情绪管理和校园安全之外，它还能促进政策制定、思想政治工作以及心理健康支持等方面的发展，成为改善高等院校治理水平的重要工具之一。
     
  • Python微博舆情分析与可视化系统的设计及实现（含爬虫、情感分析和Flask框架）
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    本项目设计并实现了基于Python的微博舆情分析与可视化系统。采用爬虫技术获取数据，运用情感分析算法评估公众情绪，并通过Flask框架构建交互式前端展示结果。 本计算机毕业设计项目为基于Python的微博舆情分析可视化系统开发。该项目利用爬虫技术采集数据，并通过情感分析来判断用户对微博的情感倾向（正面或负面）。采用Flask框架搭建网站，MySQL数据库用于存储收集到的数据。整个系统能够实现从简单的微博信息和评论中自动提取并统计其情感特征的功能，为舆情监控提供支持。 项目包括以下主要页面： 1. 首页：展示数据概况。 2. 舆情分析：对采集的微博内容进行深入的情感分析。 3. 中国地图：显示各省份IP分布情况及相关舆情信息。 4. 文章分析页面 5. 评论分析页面 6. 数据管理页面，用于维护和更新数据库中的相关信息。 7. 微博舆情统计页面，提供全面的数据汇总与展示功能。 8. 爬虫数据采集页面：负责自动化地抓取微博上的公开信息。 9. 提供注册登录系统以增强用户访问的安全性和个性化体验。
     
  • 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的入侵检测IDS系统4.0框架（HTML+CSS+jQuery+Python 3.9+Django）
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    本项目是一款采用HTML、CSS与jQuery构建前端界面，并利用Python 3.9及Django开发后端逻辑，实现高效且用户友好的第四代入侵检测系统。 基于Python的入侵检测系统4.0 框架：html + css + jquery + python 3.9 + django+ scapy+snort 抓包工具：WinShark, etherDetect, sniffer 启动命令: `python manage.py runserver 0.0.0.0:8000` 用户类型： 管理员 用户名: admin 密码: 123456 模块介绍: 登录模型 实时入侵 (支持暂停) 数据上传 (上传抓包的文件并分析，和统计信息) 协议解析 （包括协议类型的识别、IP访问量或时间等统计数据） 入侵行为检测（根据不同的攻击规则来检查入侵行为并标记） 策略配置 日志记录 机器学习（从数据包中获取SQL注入与XSS攻击的数据，提取特征值进行训练及预测结果，支持深度学习应用） Snort辅助入侵检测 Snort策略配置 Snort历史日志查看功能 权限密码重置 退出登录 数据库设计采用csv格式存储用户信息。
     
  • 基于Flask的内部大数据K-Anonymity处理平台框架（HTML、CSS、jQuery和Python）
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    本项目构建于Flask框架之上，旨在开发一个专为内部大数据匿名化处理设计的平台。采用HTML、CSS与jQuery进行前端页面布局及交互设计，并利用Python实现数据的K-Anonymity算法处理，确保用户数据安全与隐私保护的同时，提供高效的数据分析功能。 项目名称：大数据K匿名处理数据平台框架：flask + html + css + jquery + python + K-Anonymity算法 + mysql MySQL数据量重置id： 使用truncate table tablename命令在python 3.10中执行。 K-Anonymity（K-匿名化）资料泛化技术介绍： 年龄信息通过范围泛化处理，身份证号码则用星号(*)屏蔽。角色包括管理员和普通用户。 管理员登录模块：admin123456 模块介绍： 普通用户首页公布 数据经过K-匿名化泛化技术处理后对外发布（外网访问），当k=5时，需要确保年龄和性别相同有五组；当k=7时，则需保证至少七组。 管理员登录模块 内网环境下访问数据库。 数据库设计： cnSecuritySystemadmin 表结构如下： - 管理员表：包含id, userName, ps字段 - 犯罪嫌疑人表：包括id，selec等信息。