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Python爬虫情感分析/舆情分析工具,可直接使用的迷你项目

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简介:
这是一款小巧实用的Python爬虫情感分析工具,专为舆情监测设计,提供从数据抓取到情绪分析的一站式解决方案。 Python课的小项目作业是关于B站用户发言的爬取与情感分析,旨在为视频创作者提供观众评议分析系统。该项目包含源码及报告,并命名为“B站用户发言爬取与情感分析——为视频创作者提供的观众评议分析系统”。

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客服
客服
  • Python/使
    优质
    这是一款小巧实用的Python爬虫情感分析工具,专为舆情监测设计,提供从数据抓取到情绪分析的一站式解决方案。 Python课的小项目作业是关于B站用户发言的爬取与情感分析,旨在为视频创作者提供观众评议分析系统。该项目包含源码及报告,并命名为“B站用户发言爬取与情感分析——为视频创作者提供的观众评议分析系统”。
  • Python,抓取股市行资讯
    优质
    本项目采用Python爬虫技术,自动化采集股市行情资讯数据,旨在通过情感分析模型评估市场情绪变化,为投资决策提供参考。 情感分析项目旨在手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情资讯,并从基民评论、重仓股票及市场行情三个方面进行研究。我们将使用情感词典与LDA模型对数据进行分析,以便做出是否购买基金的决策。带有“clean”标签的数据是经过清洗后的爬虫数据,未带标签的是原始数据。 在当今以数据为驱动的时代,获取并处理数据对于研究人员、数据分析师和企业来说至关重要。为此,我们提供了一系列Python爬虫工具来帮助您更高效地抓取网络上的信息,并对其进行处理与分析。 这个压缩包集合包括了从单一用途到多功能的各种Python爬虫工具。无论您是需要快速抓取特定网站的数据还是构建复杂的网络爬虫以处理大量数据,这里都有适合您的解决方案。 选择我们的原因: 实用性:这些工具都是根据实际需求开发的,具有高度实用性和针对性,能帮助解决具体问题。 易用性:无需复杂设置即可使用,让您专注于获取和分析数据而非配置工具本身。 高效性:利用Python的强大功能快速、准确地抓取所需信息。 可扩展性:每个工具都具备良好的扩展性能根据您的需求进行定制。 如何开始 每个工具均附带详细文档及示例以帮助您快速入门。对于更深入的使用,我们还提供了在线支持和社区论坛供用户交流学习。 现在就下载这些Python爬虫工具,开启您的数据获取之旅吧!无论是数据科学、网络挖掘还是分析工作,它们都能为您提供强大的支持并满足所有需求。
  • Python网络热点监测与智能NLP
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    本项目利用人工智能和自然语言处理技术,专注于运用Python进行网络热点监测及舆情分析,通过情感分析了解公众情绪动态。 人工智能项目:Python网络热点监测与舆情分析系统 NLP情感分析项目 技术框架: - 前端:HTML + CSS + jQuery 制作界面 - 后端:Flask框架 + Python语言 + MySQL数据库 + SnowNLP(舆情分析框架) - 开发工具:PyCharm 登录账号为admins,密码也为admins。 模块分析: 1. **可视化模块** - 趋势模块(展示折线图) - 热搜模块(云词图) 2. **分析模块** - 情感分析模块 (舆情分析包含情感分析,在此我们增加了中文分词jiba功能) - 影响分析模块 (根据数据库中的数据进行影响因素的分析,主要分为两部分:获取热度最高的标题和最低的热搜,并使用jiba分词来找出出现频率最大的词汇) - 舆情分析模块(专门利用SnowNLP框架实现舆情监控与分析) 3. **爬虫模块** - 页面上有一个按钮用于启动爬虫,当用户点击后会自动抓取一次最新的热点数据并将其存储到数据库中。 该系统包含四个页面:登录页、首页、可视化界面和分析类页面。其中“首页”类似于导航页面,并提供关键功能的入口。
  • Python微博视化系统设计及实现(含和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。
  • Python驱动视化系统毕业设计(含及Flask框架)源代码.zip
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    本项目为基于Python的舆情分析与可视化系统,涵盖数据抓取、情感分析和Web展示,利用爬虫技术获取信息,采用Flask构建后端服务。 该资源提供了一个基于Python的舆情分析可视化系统项目源码包(包含爬虫、情感分析以及Flask框架功能),所有代码都经过本地编译并确认可以正常运行。该项目在评审中获得了95分以上的高评分,难度适中且内容已经由助教老师审核通过,能够满足学习和实际应用的需求。如果有需要的话,用户可以放心下载使用该资源。
  • Python微博视化系统及++Flask框架(含文档、源码和部署指南)
    优质
    本项目构建了一个基于Python的微博舆情分析平台,结合爬虫技术收集数据,利用情感分析评估公众情绪,并通过Flask框架展示结果。提供详尽文档及源码支持快速部署与二次开发。 本次项目旨在通过建立微博情感分析可视化系统来帮助用户自动判断微博评论的情感倾向性,并利用统计分析来进行舆情研究。该系统使用Python技术和Flask框架搭建网站,MySQL数据库用于存储数据,同时借助网络爬虫技术采集所需信息。 具体而言: - 首页展示整个系统的概况和基本统计数据。 - 舆情分析页面提供了详细的微博评论情感倾向的图表与文字说明。 - 中国地图板块则展示了各省份IP分布情况及其相关舆情趋势。 - 文章分析页面对特定主题或事件下的文章进行深入的情感及内容解析,以帮助用户更好地理解舆论环境中的关键点。 - 评论分析部分允许查看和筛选不同微博账号的留言,并根据情感分类(如正面、负面)展示出来。 - 数据管理区域提供了数据库操作功能,包括增删改查等基础维护任务。 - 微博舆情统计页面则汇总了特定时间段内的所有相关数据指标,为研究者提供全面的数据支持。 - 爬虫数据采集界面允许用户自定义设置爬取规则和参数,以便高效获取最新微博信息资源。 - 最后是系统注册登录模块确保每位用户的账户安全性和隐私保护。 以上功能通过网页形式直观地展现给最终使用者。
  • 微博技术
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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
  • 基于技术网络代码及说明.zip
    优质
    本资源包含利用爬虫技术收集和分析网络舆情的数据处理代码及相关文档。旨在提供一套完整的网络舆情监控解决方案和技术指导。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用。本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计的参考资料进行学习和借鉴。作为“参考资料”,如果需要实现其他功能,则需具备读懂代码的能力并热衷于钻研与调试。 基于爬虫技术的网络舆情分析源码+项目说明.zip
  • b站视频-基于FFmpeg.zip
    优质
    本项目为一个用于B站视频情感分析的实用工具包,内含基于FFmpeg开发的高效视频数据爬取脚本,助力用户快速获取评论与弹幕信息,以便进行深入的情感数据分析。 在这个文件夹中有一个与数据处理和视频分析相关的项目。该项目包含一个名为ffmpeg的压缩文件,这是一个非常强大的音视频处理框架,支持几乎所有格式,并能进行转换、录制等操作以及各种编码工作。在这里,它可能用于处理从B站(中国流行的视频分享网站)爬取的视频。 接下来是一个Jupyter Notebook文件“爬取b站视频.ipynb”,其中包含一系列Python脚本和代码,用来爬取B站上的视频内容。由于版权问题,在进行此类操作时需要遵守相关法律法规,并且可能需处理登录、验证码等反爬虫技术。“输出.mp4”可能是经过ffmpeg处理的从B站获取的一个示例视频文件。 “爬虫+情感分析”的子文件夹中,包含了结合使用爬取技术和情感分析的相关脚本和说明。情感分析是一种自然语言处理方法,用于识别文本中的主观信息(如评论或文章的情感倾向)。在这个项目里,它可能被用来评估用户对某个B站视频的反馈情绪。 “test”可能是测试代码或者数据集,用以验证爬虫功能、抓取准确性和情感分析模型的表现。在开发过程中进行充分的测试是必要的,这有助于发现并优化产品性能问题。 整个文件夹内容展示了一个涵盖数据抓取、视频处理和情感分析的综合性项目。该项目要求开发者具备高级编程技能,并对网络爬虫技术、视频处理工具以及机器学习及自然语言处理领域有深入了解。通过此类项目,开发人员能够提升在多个领域的实践能力,并为视频内容分析提供有价值的见解。
  • Python课程毕业设计:Django+微博源码
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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。