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+LW+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是为您设计的《PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析、笔记可视化与舆情预测系统》任务书框架，包含技术实现路径与项目规划：

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小红书舆情分析预测系统任务书

一、项目背景与目标

1. 业务需求
   • 小红书平台日均产生千万级笔记与评论，需构建实时舆情监控体系
   • 品牌方需快速识别负面舆情、分析用户情感倾向、预测传播趋势
2. 技术目标
   • 基于PySpark实现分布式文本处理
   • 通过Hive构建数据仓库
   • 使用Django开发可视化管理系统
   • 集成机器学习模型实现舆情预测

二、系统架构设计

mermaid

	graph TD
	A[数据源: 小红书API/爬虫] --> B[PySpark预处理]
	B --> C[Hive数据仓库]
	C --> D[Django应用层]
	D --> E[前端可视化]
	D --> F[预测服务API]
	F --> G[机器学习模型]

三、功能模块分解

1. 数据采集与存储模块

• 任务：
  • 使用Scrapy框架采集笔记/评论数据（含文本、时间、互动数据）
  • 通过Kafka实现实时数据流传输
  • Hive表结构设计：

    sql

    	CREATE TABLE comments (
    	id STRING,
    	content STRING,
    	create_time TIMESTAMP,
    	like_count INT,
    	author_id STRING
    	) PARTITIONED BY (dt STRING);

2. 情感分析处理模块

• PySpark实现：

  python

  	from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer
  	from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
  	# 文本向量化
  	tokenizer = Tokenizer(inputCol="content", outputCol="words")
  	hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=1000)
  	idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
  	# 情感分类模型
  	lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)
  	pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, idf, lr])
  	model = pipeline.fit(trainingData)

3. 可视化分析模块

• Django实现功能：
  • 情感分布热力图（ECharts）
  • 话题词云图（WordCloud）
  • 舆情传播时间轴（D3.js）
  • 互动数据仪表盘（Superset集成）

4. 预测预警模块

• LSTM预测模型：

  python

  	from tensorflow.keras.models import Sequential
  	from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
  	model = Sequential([
  	LSTM(64, input_shape=(30, 1)), # 30天窗口
  	Dense(1, activation='sigmoid')
  	])
  	model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

四、技术实现路线

1. 环境配置

• 集群：Hadoop 3.3 + Spark 3.2
• 数据库：Hive 3.1 + MySQL（Django元数据）
• 开发环境：Python 3.8 + PySpark 3.2 + Django 4.0

2. 关键技术点

• 分布式处理：使用PySpark的DataFrame API处理10TB级文本数据
• 实时计算：通过Spark Streaming实现分钟级情感统计
• 模型部署：将训练好的TensorFlow模型转换为TF-Lite格式供Django调用

3. 性能优化

• Hive数据分区策略：按日期+话题分类
• PySpark内存管理：设置spark.executor.memory=8g
• 缓存策略：对高频查询的Hive表启用STORAGE_LEVEL.MEMORY_ONLY

五、项目里程碑

阶段	时间	交付物
1. 数据采集层	第1-2周	爬虫系统、Kafka通道
2. 存储层建设	第3周	Hive数据仓库、ETL流程
3. 核心算法开发	第4-5周	情感分析模型、预测模型
4. 可视化开发	第6周	Django管理后台
5. 系统集成	第7周	完整流程联调
6. 压力测试	第8周	1000QPS性能测试报告

六、预期成果

1. 舆情分析系统：
   • 情感分析准确率≥85%
   • 实时处理延迟≤3分钟
2. 可视化平台：
   • 支持10万级数据点的交互式图表
   • 移动端适配率100%
3. 预测模型：
   • 舆情爆发预测提前量≥24小时
   • F1-score≥0.82

七、风险评估与应对

风险类型	应对方案
数据反爬	使用代理IP池+模拟用户行为
模型过拟合	引入小红书领域专用词库
集群资源不足	采用K8s动态资源分配

八、附录

1. 小红书API文档摘要
2. 情感分析标注规范（含2000条标注样本）
3. 系统架构图（Visio源文件）

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此任务书强调了分布式计算与Web可视化的结合，建议采用敏捷开发模式，每两周进行一次功能演示。实际开发时需重点关注PySpark与Hive的JDBC连接优化，以及Django的异步任务处理（建议使用Celery）。

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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