计算机毕业设计Python+大模型微博舆情分析 BERT模型深度学习情感分析机器学习 Scrapy Django Vue.js tfidf textrank 大数据毕业设计-优快云博客

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（1）舆情分析与跟踪：针对scrapy爬取到的微博内容，可以根据BERT深度学习情感分析结果进行各种分析，可以订阅关注的话题，就行跟踪，还可以对自己已经收藏的话题生成舆情word报告，查看各种类型微博比例和舆情发展趋势结果。
（2）内容分析功能：对话题的观点、关键词、热度进行分析，利用多种图形来进行分析，针对微博内容提取观点，包括统计方法、tfidf、textrank等。
（3）全新可视化功能：全新改进的可视化界面效果，尤其在爬取时进行数据预处理加上后台SQL优化，系统响应极大提升。

核心算法代码分享如下：

import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout  
from tensorflow.keras.utils import to_categorical  
  
# 假设我们有一个CSV文件包含流量数据  
# 数据格式：时间戳, 源IP, 目标IP, 源端口, 目标端口, 协议, 数据包长度, 数据包数量, 标签（0表示正常，1表示恶意）  
data_path = 'traffic_data.csv'  
  
# 读取数据  
df = pd.read_csv(data_path)  
  
# 特征选择（排除时间戳和IP地址）  
features = ['source_port', 'destination_port', 'protocol', 'packet_length', 'packet_count']  
X = df[features].values  
y = df['label'].values  
  
# 数据预处理  
# 将协议从文本转换为数值（假设协议只有TCP, UDP, ICMP三种）  
protocol_mapping = {'TCP': 0, 'UDP': 1, 'ICMP': 2}  
X[:, 2] = [protocol_mapping[protocol] for protocol in df['protocol'].values]  
  
# 数据标准化  
scaler = StandardScaler()  
X = scaler.fit_transform(X)  
  
# 将标签转换为one-hot编码  
y = to_categorical(y)  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 构建模型  
model = Sequential()  
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(32, activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(y_train.shape[1], activation='softmax'))  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)  
  
# 评估模型  
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)  
print(f'Test Accuracy: {accuracy:.4f}')  
  
# 使用模型进行预测（示例）  
sample_data = np.array([[1234, 80, 0, 500, 10]])  # 示例数据（需先经过同样的预处理）  
sample_data = scaler.transform(sample_data)  
prediction = model.predict(sample_data)  
predicted_class = np.argmax(prediction)  
print(f'Predicted Class: {predicted_class} (0: Normal, 1: Malicious)')