计算机毕业设计Django+Vue.js微博舆情分析系统微博可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

Django+Vue.js微博舆情分析系统开发

原创于 2025-04-20 10:10:40 发布 · 1.3k 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #spark #数据可视化 #算法 #爬虫

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介绍资料

任务书

项目名称：基于Django+Vue.js的微博舆情分析系统与可视化平台开发

一、项目背景与目标

背景：
微博作为国内主流社交媒体平台，每日产生海量用户生成内容（UGC），涵盖社会热点、品牌口碑、公共事件等多维度信息。传统舆情分析依赖人工抽样，存在效率低、覆盖面窄、实时性差等问题，难以满足复杂舆情场景需求。
目标：
- 构建一个基于Django+Vue.js的全栈舆情分析系统，实现从数据采集、情感分析、主题建模到可视化展示的全流程自动化。
- 系统需支持实时监控、情感倾向分析、热点话题追踪及自定义报告生成，为政府、企业、媒体等提供决策支持。

二、项目任务与要求

数据采集与处理
- 任务：
  - 开发微博爬虫，支持关键词搜索、用户主页抓取及微博开放平台API数据接入。
  - 实现数据清洗与预处理，包括去噪、分词、去停用词、表情符号处理等。
- 要求：
  - 数据采集频率≥1000条/小时，支持断点续传。
  - 清洗后数据准确率≥95%，分词工具可选jieba或THULAC。
情感分析与主题建模
- 任务：
  - 基于BERT模型实现微博文本情感分类（正向/负向/中性），支持多语言（中文为主）。
  - 使用LDA主题建模挖掘热点话题，分析话题演化规律。
- 要求：
  - 情感分类准确率≥80%，训练数据集规模≥10万条。
  - 主题建模结果需提供关键词分布与话题热度时间序列图。
可视化功能开发
- 任务：
  - 使用ECharts+D3.js实现动态可视化，包括情感趋势图、词云图、话题传播路径图等。
  - 开发三维可视化模块（基于Three.js），展示舆情地域分布与传播网络。
- 要求：
  - 可视化图表需支持交互操作（如时间轴筛选、地域缩放）。
  - 三维可视化响应时间≤2秒，支持10万+节点渲染。
系统架构与前后端开发
- 任务：
  - 后端：基于Django构建RESTful API，集成TensorFlow/PyTorch模型推理服务。
  - 前端：使用Vue.js开发响应式界面，支持用户登录、权限管理、自定义分析报告导出。
- 要求：
  - 后端接口响应时间≤500ms，支持高并发（QPS≥100）。
  - 前端界面需兼容主流浏览器（Chrome、Firefox、Edge）。
系统测试与优化
- 任务：
  - 编写单元测试与集成测试用例，覆盖核心功能模块。
  - 优化系统性能，包括数据库查询优化、模型推理加速、缓存策略设计。
- 要求：
  - 测试覆盖率≥80%，关键路径性能提升≥30%。

三、技术路线与工具

后端技术栈：
- Django + Django REST Framework（API开发）
- TensorFlow/PyTorch（模型推理）
- Redis（缓存） + Celery（异步任务）
前端技术栈：
- Vue.js + Vue Router + Vuex（前端框架）
- ElementUI（UI组件库） + ECharts（可视化）
- Three.js（三维可视化）
数据处理与算法：
- 数据采集：Scrapy + 微博API
- 情感分析：BERT-Base（中文预训练模型）
- 主题建模：LDA（基于Gensim实现）
数据库：
- MySQL（结构化数据存储）
- Elasticsearch（全文检索与日志存储）

四、项目计划与进度安排

阶段	时间范围	主要任务	交付物
需求分析	第1-2周	调研用户需求，完成系统架构设计	需求文档、技术选型报告
数据模块开发	第3-5周	实现数据采集、清洗与存储功能	爬虫代码、数据库表结构
算法模块开发	第6-9周	训练情感分析模型与主题建模算法	模型权重文件、评估报告
前后端开发	第10-15周	完成系统功能开发与前后端集成	可运行系统原型
测试与优化	第16-17周	编写测试用例，优化系统性能	测试报告、优化方案
验收与交付	第18周	提交最终成果，编写用户手册	系统源码、文档、演示视频

五、交付成果

系统功能：
- 实时舆情监控与预警。
- 情感倾向分析（支持自定义阈值）。
- 热点话题追踪与趋势预测。
- 多维度可视化报告生成（PDF/Excel格式）。
技术文档：
- 系统设计文档（含架构图、数据库设计）。
- 用户手册（含操作指南、API文档）。
- 测试报告（含测试用例、性能指标）。
源码与模型：
- 后端Django项目源码。
- 前端Vue.js项目源码。
- 训练好的情感分析模型与主题建模参数。

六、风险与应对措施

数据合规风险：
- 风险：微博数据采集可能违反平台规则或法律法规。
- 措施：严格遵守《微博开放平台协议》，仅采集公开数据，避免用户隐私泄露。
模型性能瓶颈：
- 风险：BERT模型推理延迟较高，影响实时性。
- 措施：采用知识蒸馏优化模型，结合Redis缓存热点数据。
系统扩展性不足：
- 风险：用户量增长导致系统性能下降。
- 措施：使用微服务架构，后端服务拆分为独立模块（如数据采集、模型推理）。

七、项目组成员与分工

姓名	角色	职责
张三	项目经理	需求分析、进度管控、资源协调
李四	后端开发工程师	Django API开发、模型部署、性能优化
王五	前端开发工程师	Vue.js界面开发、可视化组件实现
赵六	算法工程师	情感分析模型训练、主题建模算法优化
陈七	测试工程师	编写测试用例、执行测试、缺陷跟踪