简介
今天学长向大家介绍一个大数据毕设项目
毕设分享 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
🥇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
🧿 项目分享:见文末!
实现效果
毕业设计 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统
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。
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优雅的网址：用正则匹配网址，传递到对应函数。
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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。
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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。
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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.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"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?"
) from exc
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
def getnewsdetail(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)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(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
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新闻")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新闻")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_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))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
5 项目分享
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