可视化大屏-基于python的运用机器学习技术对网络暴力言论的分类和检测

、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

二、系统原理与技术
该系统主要基于Python编程语言，利用机器学习技术进行开发。机器学习是一种能够自动从数据中学习并做出预测或分类的技术。通过训练一个机器学习模型，系统可以自动识别网络上的暴力言论。
数据收集与预处理：
收集大量的网络言论数据，包括暴力言论和非暴力言论。
对数据进行预处理，如去噪、分词、去除停用词等，以提高模型的训练效果。
特征提取：
从预处理后的数据中提取有用的特征，如词汇特征、语法特征、情感特征等。
这些特征将作为机器学习模型的输入。
模型训练：
选择一个合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、随机森林（Random Forest）等。
使用收集到的数据对模型进行训练，使其能够识别暴力言论。
分类与检测：
训练完成后，系统可以对新的网络言论进行分类和检测。
如果检测到暴力言论，系统将进行标记或采取其他措施。
三、系统实现
在实现该系统时，需要完成以下步骤：
环境搭建：
安装Python和相关机器学习库，如Scikit-learn、Pandas、Numpy等。
数据准备：
收集并处理数据，确保数据的质量和多样性。
模型训练与优化：
选择合适的机器学习算法，并对模型进行训练。
使用交叉验证、网格搜索等方法对模型进行优化，提高分类准确率。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图