分享一个基于文本挖掘的微博舆情分析系统Python网络舆情监控系统Flask爬虫项目大数据（源码、调试、LW、开题、PPT）

本文主要是介绍分享一个基于文本挖掘的微博舆情分析系统Python网络舆情监控系统Flask爬虫项目大数据（源码、调试、LW、开题、PPT），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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1、选题背景

  随着社交媒体的迅速发展，微博作为中国最具影响力的社交平台之一，成为了用户表达观点、分享信息的重要渠道。然而，海量的微博数据也使得舆情的监控和分析变得极为复杂。传统的舆情监控方式往往依赖人工，效率低且容易错失重要信息。借助文本挖掘技术，可以自动化地处理和分析微博中的海量数据，快速捕捉公众情绪的变化趋势，识别潜在的舆情热点。Python、Flask等技术的成熟应用为开发高效的舆情监控系统提供了技术保障，通过这些技术手段可以实现对微博数据的全面采集和深度分析。

2、研究目的和意义

  本系统的开发旨在构建一个高效的微博舆情分析与监控平台，帮助企业、政府及相关机构实时了解社交媒体上的舆情动态。通过Scrapy爬虫技术自动化地采集微博中与特定舆情相关的数据，并将其存储到MySQL数据库中，以便后续的数据处理和分析。系统还集成了大屏可视化分析功能，通过Echarts展示微博数据的多维度统计信息，如评论、分享、点赞数量以及发布城市和舆情数量等，帮助用户直观地掌握舆情分布和发展态势，为及时应对突发事件和优化决策提供数据支持。

  开发基于文本挖掘的微博舆情分析系统不仅能够提高舆情监控的自动化程度，还能增强分析的准确性和实时性。通过引入Python、Flask和Echarts等技术，系统能够实时处理和展示微博数据，为用户提供全面、清晰的舆情信息。这对于政府和企业在应对突发事件、维护品牌形象、了解公众意见等方面具有重要意义。同时，系统的可扩展性和灵活性使得其能够适应不同场景下的舆情分析需求，提升了舆情监控的智能化水平，促进了信息时代背景下的社会稳定与企业发展。

3、系统功能设计

本文致力于构建一个基于文本挖掘的微博舆情分析系统，通过全面的数据采集、处理、分析与可视化展示，实现对微博平台上网络舆情的实时监控与分析。研究首先通过Scrapy爬虫技术自动化地获取微博中与舆情相关的数据，包括微博内容、评论、分享、点赞数量以及发布地点等多维度信息。爬取的数据经过数据清洗和处理，去除冗余信息和噪声，以保证数据的质量和分析的准确性。处理后的数据存储在MySQL数据库中，便于高效的管理和查询，为后续的分析打下坚实的基础。

研究将重点放在数据分析与可视化展示上。基于文本挖掘技术，对微博数据进行深入分析，提取出舆情的核心内容和趋势。通过Echarts框架，系统将数据以大屏可视化的方式展示，涵盖评论数量统计、分享数量统计、点赞数量统计、发布城市统计和舆情数量统计等多项关键指标。通过这些可视化分析，用户能够直观地掌握微博舆情的分布情况和变化趋势，为舆情的及时应对提供数据支持。

研究还探讨了如何通过Python和Flask框架搭建一个功能全面的Web网站。该网站不仅实现了用户登录与管理功能，还提供了网络舆情数据的管理和可视化分析模块，用户可以通过Web界面进行舆情数据的查看和分析。系统设计中还考虑了用户体验和系统性能的优化，确保系统的易用性和高效性。本研究旨在通过多种技术的综合应用，构建一个高效、可靠的微博舆情分析系统，提升舆情监控的智能化水平。

4、系统页面设计

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5、参考文献

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[15]王健,杨柳,李雪松,等.ChatGPT网络舆情特征多维度演化分析[J].情报杂志,2024,43(07):138-145.
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[18]王龙军,王晶,李光华,等.基于文本挖掘的图书馆舆情情感分析[J].电脑与电信,2024,(03):13-16.DOI:10.15966/j.cnki.dnydx.2024.03.020.
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6、核心代码

# # -*- coding: utf-8 -*-# 数据爬取文件import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import WangluoyuqingItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 网络舆情
class WangluoyuqingSpider(scrapy.Spider):name = 'wangluoyuqingSpider'spiderUrl = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=100103type%3D1%26q%3D%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%88%86%E6%83%85&_T_WM=57111142162&v_p=42&page_type=searchall'start_urls = spiderUrl.split(";")protocol = ''hostname = ''realtime = Falseheaders = {'Referer':'https://m.weibo.cn/search?containerid=100103type%3D1%26q%3D%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%88%86%E6%83%85&_T_WM=57111142162&v_p=42',
'Cookie':'用自己的Cookie'}def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.realtime = realtime=='true'def start_requests(self):plat = platform.system().lower()if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()if self.table_exists(cursor, '792099hc_wangluoyuqing') == 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returnpageNum = 1 + 1for url in self.start_urls:if '{}' in url:for page in range(1, pageNum):next_link = url.format(page)yield scrapy.Request(url=next_link,headers=self.headers,callback=self.parse)else:yield scrapy.Request(url=url,headers=self.headers,callback=self.parse)# 列表解析def parse(self, response):_url = urlparse(self.spiderUrl)self.protocol = _url.schemeself.hostname = _url.netlocplat = platform.system().lower()if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()if self.table_exists(cursor, '792099hc_wangluoyuqing') == 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returndata = json.loads(response.body)try:list = data["data"]["cards"]except:passfor item in list:fields = WangluoyuqingItem()try:fields["author"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["card_group"][0]["mblog"]["user"]["screen_name"] )))except:passtry:fields["text"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["card_group"][0]["mblog"]["text"] )))except:passtry:fields["bozhuinfo"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["card_group"][0]["mblog"]["user"]["description"] )))except:passtry:fields["comments"] = int( item["card_group"][0]["mblog"]["comments_count"])except:passtry:fields["attitudes"] = int( item["card_group"][0]["mblog"]["attitudes_count"])except:passtry:fields["reposts"] = int( item["card_group"][0]["mblog"]["reposts_count"])except:passtry:fields["city"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["card_group"][0]["mblog"]["status_city"] )))except:passtry:fields["detailurl"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["card_group"][0]["scheme"] )))except:passyield fields# 详情解析def detail_parse(self, response):fields = response.meta['fields']return fields# 数据清洗def pandas_filter(self):engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider792099hc?charset=UTF8MB4')df = pd.read_sql('select * from wangluoyuqing limit 50', con = engine)# 重复数据过滤df.duplicated()df.drop_duplicates()#空数据过滤df.isnull()df.dropna()# 填充空数据df.fillna(value = '暂无')# 异常值过滤# 滤出 大于800 和 小于 100 的a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)cond = (a<=800) & (a>=100)a[cond]# 过滤正态分布的异常值b = np.random.randn(100000)# 3σ过滤异常值，σ即是标准差cond = np.abs(b) > 3 * 1b[cond]# 正态分布数据df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))# 3σ过滤异常值，σ即是标准差cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)# 不满⾜条件的⾏索引index = df2[cond].index# 根据⾏索引，进⾏数据删除df2.drop(labels=index,axis = 0)# 去除多余html标签def remove_html(self, html):if html == None:return ''pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)return pattern.sub('', html).strip()# 数据库连接def db_connect(self):type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')host = self.settings.get('HOST', 'localhost')port = int(self.settings.get('PORT', 3306))user = self.settings.get('USER', 'root')password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')try:database = self.databaseNameexcept:database = self.settings.get('DATABASE', '')if type == 'mysql':connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')else:connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)return connect# 断表是否存在def table_exists(self, cursor, table_name):cursor.execute("show tables;")tables = [cursor.fetchall()]table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]if table_name in table_list:return 1else:return 0# 数据缓存源def temp_data(self):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()sql = '''insert into `wangluoyuqing`(id,author,text,bozhuinfo,comments,attitudes,reposts,city,detailurl)selectid,author,text,bozhuinfo,comments,attitudes,reposts,city,detailurlfrom `792099hc_wangluoyuqing`where(not exists (selectid,author,text,bozhuinfo,comments,attitudes,reposts,city,detailurlfrom `wangluoyuqing` where`wangluoyuqing`.id=`792099hc_wangluoyuqing`.id))order by rand()limit 50;'''cursor.execute(sql)connect.commit()connect.close()

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