毕设 基于情感分析的网络舆情热点评估系统
文章目录
- 0 前言
- 1 课题背景
- 2 实现效果
- 3 文本情感分析
- 3 Django
- 4 爬虫
0 前言
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。
为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是
🚩 **基于情感分析的网络舆情热点评估系统 **
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：3分
- 工作量：4分
- 创新点：4分
🧿选题指导, 项目分享：见文末
1 课题背景
在文本挖掘领域，文本聚类是一类常见而又重要的数据挖掘手段，同时也是很多其他挖掘操作的前置工作。顾名思义，聚类即按照某些特征和规则将整个数据集分成若干组的过程，各个组内元素在某些特征方面具有较高的相似性，而组间元素则在这些特征方面具有较大的差异性，所得到的各个组即为一个聚类，也常称之为“簇”。聚类作为一种无监督的机器学习方法，无需人工对数据进行标注和训练，自动化程度高。目前已被广泛应用于计算机科学、情报学、社会学、生物学等多个领域。随着互联网的高速发展，文本聚类在Web数据处理相关方面应用尤其广泛，例如推荐系统、网络舆情、各类文本挖掘及相关应用。
本项目收集了微博相关热点文章数据，并对评论进行情感分析统计，建立web可视化系统。
2 实现效果
主界面
3 文本情感分析
在了解了基于统计方法的情感分析模型优缺点之后，我们看一下深度学习文本分类模型是如何进行文本情感分析分类的。深度学习的一个优势就是可以进行端到端的学习，而省略的中间每一步的人工干预步骤。基于预训练模型生成的词向量，深度学习首先可以解决的一个重要问题就是情感词典的构建。下面我们会以集中典型的文本分类模型为例，展示深度文本分类模型的演进方向和适用场景。
3 Django
Django简介
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。
Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。
Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
Django的特点
强大的数据库功能：用python的类继承，几行代码就可以拥有一个动态的数据库操作API，如果需要也能执行SQL语句。
自带的强大的后台功能：几行代码就让网站拥有一个强大的后台，轻松管理内容。
优雅的网址：用正则匹配网址，传递到对应函数。
模板系统：强大，易扩展的模板系统，设计简易，代码和样式分开设计，更易管理。
缓存系统：与memcached或其它缓存系统联用，表现更出色，加载速度更快。
国际化：完全支持多语言应用，允许你定义翻译的字符，轻松翻译成不同国家的语言。
基本框架图
架构图介绍
生产部署环境一般用UWSGI和Gunicorn部署，两者的区别后面系列文章会讲到。
我将django架构分为 网络层，计算层，存储层。
网络层 由wsgi容器解析socket，转化成wsgi协议数据包；
计算层 也就是网上盛传的MVC结构，这同时也是一种设计模式；
存储层 框架对各种数据库服务器的封装；
安装
pip install django使用
#!/usr/bin/env python'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''importosimportsysdefmain():'''Run administrative tasks.'''os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','newsServer.settings')try:fromdjango.core.managementimportexecute_from_command_lineexceptImportErrorasexc:raiseImportError("Couldn't import Django. Are you sure it's installed and ""available on your PYTHONPATH environment variable? Did you ""forget to activate a virtual environment?")fromexc execute_from_command_line(sys.argv)if__name__=='__main__':main()4 爬虫
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加代理，伪 装 请求头以便更好地获取网页数据。爬虫流程图如下：
相关代码
defgetnewsdetail(url):# 获取页面上的详情内容并将详细的内容汇集在news集合中result=requests.get(url)result.encoding='utf-8'soup=BeautifulSoup(result.content,features="html.parser")title=getnewstitle(soup)iftitle==None:returnNonedate=getnewsdate(soup)mainpage,orimainpage=getmainpage(soup)ifmainpage==None:returnNonepic_url=getnewspic_url(soup)videourl=getvideourl(url)news={'mainpage':mainpage,'pic_url':pic_url,'title':title,'date':date,'videourl':videourl,'origin':orimainpage,}returnnewsdefgetmainpage(soup):''' @Description：获取正文部分的p标签内容，网易对正文部分的内容通过文本前部的空白进行标识\u3000 @:param None '''ifsoup.find('div',id='article')!=None:soup=soup.find('div',id='article')p=soup.find_all('p')fornumbersinrange(len(p)):p[numbers]=p[numbers].get_text().replace("\u3000","").replace("\xa0","").replace("新浪","新闻")text_all=""foreachinp:text_all+=each logger.info("mainpage:{}".format(text_all))returntext_all,pelifsoup.find('div',id='artibody')!=None:soup=soup.find('div',id='artibody')p=soup.find_all('p')fornumbersinrange(len(p)):p[numbers]=p[numbers].get_text().replace("\u3000","").replace("\xa0","").replace("新浪","新闻")text_all=""foreachinp:text_all+=each logger.info("mainpage:{}"+text_all)returntext_all,pelse:returnNone,Nonedefgetnewspic_url(soup):''' @Description：获取正文部分的pic内容，网易对正文部分的图片内容通过div中class属性为“img_wrapper” @:param None '''pic=soup.find_all('div',class_='img_wrapper')pic_url=re.findall('src="(.*?)"',str(pic))fornumbersinrange(len(pic_url)):pic_url[numbers]=pic_url[numbers].replace("//",'https://')logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))returnpic_url🧿 项目分享:大家可自取用于参考学习，获取方式见文末!