计算机毕业设计Python+Django微博舆情分析系统微博舆情预测微博爬虫微博大数据(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布

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#课程设计 #python #大数据 #django #机器学习 #人工智能 #数据可视化

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介绍资料

任务书：Python + Django微博舆情分析系统

一、项目名称

Python + Django微博舆情分析系统设计与实现

二、项目背景与目标

1. 项目背景

随着社交媒体的普及，微博已成为公众表达观点、传播信息的重要平台。海量微博数据中蕴含丰富的舆情信息，但传统人工分析方式效率低、覆盖面窄，难以满足实时性需求。本项目旨在利用Python的数据处理能力与Django的Web开发优势，构建一个自动化、智能化的微博舆情分析系统，实现从数据采集到可视化展示的全流程覆盖。

2. 项目目标

功能目标：
- 实现微博数据的实时采集与清洗。
- 支持情感分析、主题提取、实体识别等核心分析功能。
- 提供交互式可视化界面，支持数据筛选与导出。
技术目标：
- 基于Django框架构建高并发、可扩展的后端服务。
- 集成深度学习模型（如BERT、BiLSTM）提升分析精度。
- 采用前后端分离架构，优化用户体验。
成果目标：
- 完成系统开发并部署至云端服务器。
- 在真实数据集上验证系统性能（情感分析准确率≥85%）。
- 撰写项目报告并申请软件著作权。

三、项目任务分解

1. 需求分析与设计（第1-2周）

任务1.1：调研现有舆情分析系统（如微博舆情通、知微事见），明确功能需求与技术选型。
任务1.2：设计系统架构，划分模块（数据采集、处理、分析、展示）。
任务1.3：定义数据库表结构（用户表、微博表、分析结果表等）。
任务1.4：设计RESTful API接口文档（如/api/sentiment/、/api/topics/）。

2. 数据采集模块开发（第3-4周）

任务2.1：实现微博数据采集工具，支持两种方式：
- 方式1：调用微博开放API（需申请开发者权限）。
- 方式2：使用Scrapy框架爬取公开微博（需处理反爬机制，如代理IP池、User-Agent轮换）。
任务2.2：设计数据清洗规则，去除噪声数据（如广告、重复内容）。
任务2.3：将清洗后的数据存储至MySQL数据库，并建立索引优化查询效率。

3. 核心分析模块开发（第5-8周）

任务3.1 情感分析：
- 实现基于SnowNLP的情感词典基线模型。
- 微调BERT中文预训练模型，对比两种模型的准确率与效率。
任务3.2 主题提取：
- 使用Gensim库实现LDA主题模型，调整主题数量（如5-10个）并评估一致性。
- 结合BERT词向量优化LDA的语义表示能力。
任务3.3 实体识别：
- 训练BiLSTM-CRF模型识别微博中的人名、地名、机构名等实体。
- 使用公开数据集（如MSRA、People’s Daily）进行预训练，再在微博数据上微调。

4. 可视化与交互模块开发（第9-10周）

任务4.1：基于ECharts实现动态图表：
- 情感趋势图（时间序列折线图）。
- 主题词云（高频词可视化）。
- 地理分布图（基于微博定位数据）。
任务4.2：使用Vue.js + ElementUI构建前端页面，支持以下功能：
- 关键词搜索与时间范围筛选。
- 分析结果导出（Excel、CSV格式）。
- 响应式布局适配PC与移动端。

5. 系统集成与测试（第11-12周）

任务5.1：集成各模块，使用Django的ORM管理数据库操作。
任务5.2：通过Postman测试API接口的正确性与性能。
任务5.3：进行压力测试（使用Locust模拟1000+并发用户），优化数据库查询与缓存策略（Redis）。
任务5.4：修复系统漏洞（如SQL注入、XSS攻击），确保安全性。

6. 部署与文档编写（第13-14周）

任务6.1：使用Docker容器化部署系统，配置Nginx反向代理与Gunicorn WSGI服务器。
任务6.2：编写用户手册与技术文档，包括：
- 系统安装指南（依赖环境、配置步骤）。
- API使用说明（参数、返回值示例）。
- 维护手册（常见问题排查）。
任务6.3：申请软件著作权，准备项目验收材料。

四、资源需求

资源类型	具体需求
硬件	服务器（4核8G内存，50GB存储空间），用于部署系统与存储数据。
软件	Python 3.8+、Django 4.0+、MySQL 8.0、Redis 6.0、Scrapy 2.5+、Vue.js 3.0。
数据	微博公开数据集（可通过爬虫或API获取），预训练模型（BERT-wwm-chinese）。
人员	开发团队（3人）：后端开发（2人）、前端开发（1人），指导教师（1人）。

五、风险评估与应对

风险类型	风险描述	应对措施
数据采集风险	微博API限制访问频率或封禁IP。	备用爬虫方案，使用代理IP池与分布式爬虫（如Scrapy-Redis）。
模型性能风险	深度学习模型在短文本上效果不佳。	结合传统方法（如TF-IDF）与深度学习，优化特征工程。
时间延误风险	任务依赖性强，可能因技术难点导致延期。	采用敏捷开发模式，每周进行进度评审，动态调整任务优先级。
安全风险	系统可能遭受SQL注入或DDoS攻击。	使用Django的CSRF保护、参数化查询，部署防火墙与CDN加速。

六、交付成果

系统源码：完整可运行的Python + Django项目代码（GitHub仓库链接）。
测试报告：包含功能测试、性能测试结果与优化记录。
用户文档：系统安装、使用与维护指南（PDF格式）。
软件著作权申请材料：源代码、说明书、验收报告等。

七、项目进度表

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成需求文档与架构设计图。
数据采集开发	第3-4周	实现微博数据采集与清洗，存储至数据库。
核心分析开发	第5-8周	完成情感分析、主题提取、实体识别模型训练与集成。
可视化开发	第9-10周	前端页面与动态图表开发完成，支持基本交互。
系统测试	第11-12周	通过所有测试用例，修复关键Bug。
部署与验收	第13-14周	系统上线并提交验收材料。