毕业设计：舆情监测系统（SpringBoot+NLP）
项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/b8420 项目简介
本项目是一个基于SpringBoot和自然语言处理（NLP）技术的舆情监测系统。该系统旨在通过分析网络上的文本数据，实时监测和分析公众对特定话题或事件的情感倾向和舆论趋势。通过集成SpringBoot框架和NLP算法，系统能够高效地处理大规模文本数据，并提供可视化的分析结果。
项目背景
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，舆情监测变得越来越重要。企业和政府机构需要及时了解公众对其产品、服务或政策的看法，以便做出相应的决策。传统的舆情监测方法通常依赖于人工分析，效率低下且容易出错。本项目通过结合SpringBoot和NLP技术，提供了一种自动化、高效的舆情监测解决方案。
功能特点
- 实时舆情监测：系统能够实时抓取和分析网络上的文本数据，提供即时的舆情分析结果。
- 情感分析：利用NLP技术，系统能够自动识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 关键词提取：系统能够从文本中提取出关键话题和关键词，帮助用户快速了解舆情焦点。
- 数据可视化：通过图表和图形展示舆情分析结果，使用户能够直观地了解舆情趋势。
- 多平台支持：系统支持从多个平台（如微博、新闻网站、论坛等）抓取数据，确保舆情监测的全面性。
技术栈
- SpringBoot：作为后端框架，提供高效的服务器端开发和部署支持。
- NLP（自然语言处理）：用于文本分析和情感识别。
- 数据库：用于存储抓取的文本数据和分析结果。
- 前端技术：使用HTML、CSS、JavaScript等技术实现数据可视化。
使用说明
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克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/your-repo.git -
安装依赖：
cd your-repo mvn install -
配置数据库： 根据项目需求配置数据库连接信息。
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运行项目：
mvn spring-boot:run -
访问系统： 打开浏览器，访问
http://localhost:8080即可进入系统。
参考资料
- 优快云博客文章：详细介绍了项目的背景、技术实现和使用方法。
贡献指南
欢迎大家贡献代码和提出改进建议。请遵循以下步骤：
- Fork本仓库。
- 创建新的分支 (
git checkout -b feature/your-feature)。 - 提交更改 (
git commit -am 'Add some feature')。 - 推送到分支 (
git push origin feature/your-feature)。 - 创建Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
感谢您的使用和支持！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
