计算机毕业设计PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析小红书笔记可视化小红书舆情分析预测系统大数据毕业设计(源码+完整LW+PPT+详细讲解)

最新推荐文章于 2025-12-17 20:09:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 20:09:02 发布 · 915 阅读

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介绍资料

以下是一篇关于《PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析、小红书笔记可视化及舆情分析预测系统》的任务书模板，包含任务目标、分工、技术细节和进度要求，供参考：

背景
- 小红书平台用户生成内容（UGC）爆发式增长，评论和笔记数据蕴含用户情感、品牌口碑和舆情趋势。
- 传统单机分析工具无法处理海量数据，且缺乏实时性和可视化能力。
- 企业需通过舆情分析优化运营策略、预防品牌危机。
目标
- 构建一个基于PySpark（分布式计算）+Hive（数据仓库）+Django（Web框架）的舆情分析系统，实现：
  - 小红书评论的高效情感分类（正面/负面/中性）。
  - 笔记数据的可视化展示（热点话题、情感分布）。
  - 舆情趋势预测与异常预警。

角色	职责
项目负责人	统筹项目进度，协调技术选型与资源分配，审核最终成果。
数据采集组	使用Scrapy或小红书官方API爬取评论和笔记数据，清洗噪声数据（如广告、重复内容）。
算法开发组	1. 基于PySpark实现分布式文本预处理（分词、去停用词、特征提取）。 2. 训练情感分析模型（SVM/LSTM/BERT），优化准确率。
大数据存储组	设计Hive表结构，存储原始数据、情感分析结果和预测日志。
Web开发组	1. 使用Django搭建Web平台，集成ECharts实现可视化。 2. 开发用户交互界面（如筛选时间范围、关键词搜索）。
测试与优化组	1. 测试系统性能（响应时间、并发能力）。 2. 优化模型和可视化效果。

数据采集与预处理
- 工具：Scrapy框架或小红书开放平台API。
- 清洗规则：
  - 去除HTML标签、特殊符号。
  - 过滤长度<10字的短评论（无效数据）。
  - 统一编码格式（UTF-8）。
情感分析模型
- 分布式处理：
  - 使用PySpark的RDD或DataFrame并行化文本预处理。
  - 特征提取：TF-IDF、Word2Vec或BERT嵌入。
- 模型选择：
  - 基准模型：SVM、随机森林（对比单机性能）。
  - 深度模型：LSTM或预训练BERT微调（需GPU资源）。
- 评估指标：准确率、F1值、AUC。

数据存储（Hive）

表设计：

sql

	`CREATE TABLE raw_comments (`
	`comment_id STRING,`
	`user_id STRING,`
	`content STRING,`
	`timestamp TIMESTAMP`
	`);`
	`CREATE TABLE sentiment_results (`
	`comment_id STRING,`
	`label STRING, -- 正面/负面/中性`
	`confidence FLOAT,`
	`analyze_time TIMESTAMP`
	`);`

Web可视化（Django+ECharts）
- 功能模块：
  - 情感分布饼图：展示正负面评论占比。
  - 热点话题词云：基于TF-IDF提取高频关键词。
  - 趋势折线图：按时间维度展示情感变化。
- 交互设计：支持按日期、关键词筛选数据。
舆情预测
- 方法：
  - 时间序列模型：Prophet（Facebook开源库）或LSTM。
  - 异常检测：基于Z-Score算法识别突发负面舆情。
- 预警机制：当负面评论占比超过阈值（如30%）时触发邮件通知。

阶段	时间	交付物
需求分析	第1周	《需求规格说明书》，明确数据字段、功能模块。
数据采集	第2-3周	原始数据集（CSV/JSON格式），去重后样本量≥10万条。
模型开发	第4-6周	情感分析模型代码（PySpark+Scikit-learn/TensorFlow），准确率≥85%。
Hive存储	第7周	Hive数据库搭建完成，存储结构化数据。
Web开发	第8-9周	Django原型系统，实现基础可视化功能。
系统集成	第10周	完整系统测试版，支持端到端流程（采集→分析→可视化→预测）。
优化与验收	第11-12周	性能优化报告、用户手册，最终系统部署。

资源类型	详情
硬件	服务器（4核8G内存×2台，用于PySpark集群）、GPU（可选，用于BERT训练）。
软件	Python 3.8、PySpark 3.3、Hive 3.1、Django 4.2、ECharts 5.4。
数据	小红书公开评论数据（需遵守平台规则，避免爬取隐私信息）。
预算	服务器租赁￥5000，GPU算力￥2000（可选），总计≤￥7000。

风险	应对方案
数据采集被封禁	使用官方API替代爬虫，控制请求频率。
模型准确率不达标	增加训练数据量，尝试集成学习（如XGBoost+LSTM）。
Web端并发性能不足	优化Django查询（缓存热门结果），升级服务器配置。

项目负责人签字：__________
日期：__________

备注：