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)-优快云博客

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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、笔记可视化及舆情分析预测系统》的技术说明文档，涵盖系统架构、关键技术实现及功能模块设计：

技术说明：基于PySpark+Hive+Django的小红书舆情分析系统

1. 系统概述

本系统针对小红书社交电商平台的用户评论和笔记数据，构建一个集情感分析、数据可视化与舆情预测于一体的分布式分析平台。系统采用PySpark处理海量文本数据，Hive存储结构化分析结果，Django提供Web交互界面，实现从数据采集到预测预警的全流程自动化。

核心目标

实时分析用户评论情感倾向（积极/消极/中性）。
可视化展示热点话题、情感分布及地域分布。
预测舆情趋势并生成预警报告。

2. 系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、计算层、应用层和展示层，各层技术选型如下：

mermaid

	`graph LR`
	`A[数据层] -->\|爬取数据\| B[计算层]`
	`B -->\|分析结果\| C[应用层]`
	`C -->\|可视化\| D[展示层]`

	`subgraph 数据层`
	`A1[小红书API/爬虫] --> A2[原始数据存储（HDFS）]`
	`end`

	`subgraph 计算层`
	`B1[PySpark数据清洗] --> B2[情感分析模型]`
	`B2 --> B3[Hive结果存储]`
	`end`

	`subgraph 应用层`
	`C1[舆情预测算法] --> C2[预警规则引擎]`
	`end`

	`subgraph 展示层`
	`D1[Django后端] --> D2[ECharts前端]`
	`end`

2.1 数据层

数据采集：通过小红书官方API或Scrapy框架爬取评论和笔记数据，包含字段：
- 文本内容、发布时间、用户ID、点赞数、话题标签、地理位置。
数据存储：原始数据存入HDFS，结构化结果存入Hive表（如comments_sentiment、trending_topics）。

2.2 计算层

PySpark处理：
- 数据清洗：去除重复、空值、广告等噪声数据。
- 特征工程：
  - 文本分词（Jieba中文分词库）。
  - 特征提取：TF-IDF、Word2Vec（结合表情符号、话题标签）。
- 情感分析模型：
  - 传统机器学习：SVM、随机森林（基于Scikit-learn）。
  - 深度学习：LSTM、BERT（通过PySpark的pandas_udf调用TensorFlow/PyTorch）。
- 分布式训练：利用Spark的MLlib或Horovod加速模型训练。
Hive优化：
- 创建分区表（按日期、情感类别分区）。
- 使用ORC格式压缩存储，提升查询效率。

2.3 应用层

舆情预测：
- 时间序列模型：Prophet（Facebook开源库）预测情感趋势。
- 突发舆情检测：基于滑动窗口统计负面评论占比，触发阈值预警。
规则引擎：
- 定义预警规则（如“负面评论占比>30%且持续2小时”）。

2.4 展示层

Django后端：
- 提供RESTful API供前端调用（如/api/sentiment_trend）。
- 集成Celery实现异步任务（如定时预测）。
ECharts前端：
- 情感分布饼图、热点话题词云、地域热力图。
- 动态折线图展示预测趋势。

3. 关键技术实现

3.1 情感分析模型（PySpark示例）

python

	`from pyspark.sql import SparkSession`
	`from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer`
	`from pyspark.ml.classification import LogisticRegression`

	`# 初始化Spark`
	`spark = SparkSession.builder.appName("SentimentAnalysis").getOrCreate()`

	`# 加载数据（Hive表）`
	`data = spark.sql("SELECT text, label FROM comments_sentiment")`

	`# 文本分词与特征提取`
	`tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")`
	`hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=1000)`
	`idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")`

	`# 构建Pipeline`
	`from pyspark.ml import Pipeline`
	`pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, idf, LogisticRegression()])`
	`model = pipeline.fit(data)`

	`# 预测并存储结果`
	`predictions = model.transform(data)`
	`predictions.select("text", "prediction").write.saveAsTable("sentiment_results")`

3.2 Hive查询优化

sql

	`-- 创建分区表`
	`CREATE TABLE comments_sentiment (`
	`id STRING,`
	`text STRING,`
	`label INT,`
	`create_time TIMESTAMP`
	`) PARTITIONED BY (dt STRING)`
	`STORED AS ORC;`

	`-- 查询负面评论占比`
	`SELECT`
	`dt,`
	`COUNT(CASE WHEN label = 0 THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*) AS negative_rate`
	`FROM comments_sentiment`
	`GROUP BY dt;`

3.3 Django可视化接口

python

	`# views.py`
	`from django.http import JsonResponse`
	`from pyspark.sql import SparkSession`

	`def get_sentiment_trend(request):`
	`spark = SparkSession.builder.appName("DjangoSpark").getOrCreate()`
	`data = spark.sql("SELECT dt, negative_rate FROM sentiment_trend")`
	`result = [{"date": row.dt, "rate": row.negative_rate} for row in data.collect()]`
	`return JsonResponse({"data": result})`

4. 系统功能模块

4.1 情感分析看板

功能：实时展示评论情感分布（积极/消极/中性比例）。
技术：PySpark分类模型 + ECharts饼图。

4.2 热点话题挖掘

功能：基于TF-IDF或LDA提取高频话题词云。
技术：PySpark的CountVectorizer + Jieba关键词提取。

4.3 舆情预测与预警

功能：预测未来24小时情感趋势，触发邮件/短信预警。
技术：Prophet模型 + Django Celery定时任务。

4.4 用户行为分析

功能：分析高赞评论的用户画像（地域、兴趣标签）。
技术：Hive聚合查询 + 地理编码（高德API）。

5. 性能优化与挑战

5.1 优化策略

PySpark调优：
- 调整spark.executor.memory和spark.sql.shuffle.partitions。
- 使用广播变量（Broadcast）加速小表JOIN。
Hive优化：
- 开启矢量化查询（hive.vectorized.execution.enabled=true）。