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)

最新推荐文章于 2025-12-19 15:50:30 发布

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#课程设计 #大数据 #hadoop #人工智能 #scrapy #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析、笔记可视化与舆情分析预测系统技术说明

一、系统背景与目标

小红书作为国内领先的生活方式分享平台，月活用户超2亿，每日产生笔记超300万篇，涵盖美妆、旅游、教育等200余个细分领域。这些数据蕴含用户情感倾向、市场趋势与品牌口碑等核心商业价值，但传统分析方法面临三大挑战：TB级文本数据的单机处理性能瓶颈、多维数据分析能力不足、缺乏基于时序数据的预测模型。本系统通过融合PySpark分布式计算、Hive数据仓库与Django Web框架，构建批流一体化的舆情分析平台，实现实时数据采集、情感分析、可视化展示与趋势预测，为企业提供分钟级响应的决策支持。

二、系统架构设计

1. Lambda架构分层

系统采用Lambda架构，分为批处理层与实时处理层：

批处理层：每日定时运行Spark作业，处理历史数据并更新Hive表。例如，通过Spark SQL对用户评论进行情感分类统计，生成每日情感趋势报告。
实时处理层：通过Kafka接收流式数据，Spark Streaming实时计算情感倾向与热点话题。例如，监控评论中的“负面”关键词，触发预警机制。
服务层：Django应用调用分析结果，生成可视化报告。前端通过ECharts展示词云图、热力地图与趋势曲线，支持用户交互式筛选。

2. 技术栈整合

PySpark：作为分布式计算核心，通过RDD与DataFrame API实现并行化处理。动态资源分配机制在3节点集群上实现每秒5万条评论的处理吞吐量，增量计算延迟控制在3秒以内。
Hive：提供类SQL查询接口，支持结构化与非结构化数据统一管理。分区表设计按笔记ID与日期分区，查询效率提升40%；ORC文件格式采用列式存储与压缩编码，存储空间减少65%。
Django：基于MTV架构实现前后端解耦。模型层映射Hive表结构，支持ORM操作；视图层通过REST API提供数据接口，响应时间低于200ms；模板层集成ECharts实现动态可视化。

三、核心模块实现

1. 数据采集模块

Selenium爬虫：模拟用户行为绕过小红书反爬机制，采集笔记标题、评论内容、互动量等字段。例如，通过find_elements_by_class_name定位笔记元素，提取文本与元数据。
数据存储：原始数据存储至HDFS，结构化数据（如用户画像）存入MySQL，非结构化评论存入Hive。Hive表设计包含note_id、comment_text、sentiment_score等字段，支持多表关联分析。

2. 情感分析模型

分层分析策略：
- 初级过滤：SnowNLP基于朴素贝叶斯分类器快速分类明显积极/消极评论，准确率82%。例如，对“产品很好用”判断为积极，对“服务太差”判断为消极。
- 深度分析：BERT微调模型处理模糊文本，结合TF-IDF特征与用户互动指标（点赞、转发数）构建复合特征向量，准确率提升至92%。例如，对“这个颜色有点暗”进行上下文理解，判断为中性偏负面。
代码示例：

python

	`from snownlp import SnowNLP`
	`from transformers import BertForSequenceClassification`

	`def analyze_sentiment(text):`
	`snow_result = SnowNLP(text).sentiments`
	`if snow_result < 0.3 or snow_result > 0.7:`
	`return "strong" if snow_result > 0.5 else "weak"`
	`# 调用BERT模型`
	`bert_result = bert_model(text).logits.argmax().item()`
	`return "positive" if bert_result == 1 else "negative"`

3. 舆情预测模块

混合模型设计：
- Prophet：捕捉周期性波动（如节假日效应）。例如，预测春节期间美妆类笔记的情感趋势，识别促销活动对舆情的影响。
- LSTM：学习长期依赖关系，MAPE误差率控制在12%以内。例如，通过历史数据训练模型，预测未来7天某品牌笔记的点赞量变化。
代码示例：

python

	`from prophet import Prophet`
	`from keras.models import Sequential`
	`from keras.layers import LSTM, Dense`

	`# Prophet模型`
	`prophet_model = Prophet(seasonality_mode='multiplicative')`
	`prophet_model.fit(historical_data)`
	`future = prophet_model.make_future_dataframe(periods=7)`
	`forecast = prophet_model.predict(future)`

	`# LSTM模型`
	`lstm_model = Sequential()`
	`lstm_model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))`
	`lstm_model.add(Dense(1))`
	`lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')`
	`lstm_model.fit(train_data, train_labels, epochs=20)`

4. 可视化模块

ECharts集成：
- 词云图：展示高频情感词汇，如“好用”“差评”“推荐”。
- 热力地图：按地域分布显示舆情强度，例如识别北京、上海用户对某产品的关注度差异。
- 趋势曲线：动态展示情感分数随时间的变化，支持用户筛选笔记类型或品牌关键词。
交互设计：支持鼠标悬停显示详细数据、拖拽缩放时间轴、导出PNG/PDF格式。