高校贴吧情感分析系统
高校贴吧情感分析系统
介绍
高校贴吧情感分析系统
University Tieba Emotion Analysis System
需要代码联系：MrN1579
系统视频演示：【spark-Python-lda主题～高校贴吧情感分析系统-Django-情感算法比较】https://www.bilibili.com/video/BV1cFdLYsEug?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e
spark-Python-lda主题～高校贴吧情感分析系统-Django-情感算法比较
软件架构
- 系统用途：
- 这是一个高校贴吧舆情分析系统，用于分析和可视化高校相关贴吧的帖子数据
- 系统可能爬取百度贴吧的数据（从datas文件夹中的CSV文件名可以看出，如"百度贴吧_清华大学吧.csv"等）
- 主要目的是进行舆情监测和分析，帮助了解高校贴吧中的热点话题和情感倾向
- 系统使用的算法：
- 情感分析：根据代码中的信息，系统使用了BERT模型进行情感分析
- 主题分析：可能使用了话题建模算法（如LDA）来识别帖子主题
- 文本处理：使用jieba分词处理中文文本
- 数据可视化：使用各种图表（热力图、词云、趋势图等）展示分析结果
- 系统功能：
- 数据采集和导入：支持从Excel、Word导入数据，也有爬虫功能
- 数据分析：情感分析、主题分析、热度分析等
- 可视化展示：主题排行榜、舆情看板、主题情感矩阵、词云图、算法性能对比等
- 用户管理：用户登录、注册等功能
- 帖子管理：浏览、发布、点赞、评论帖子等
- 通知公告：系统公告发布和查看
- 用户反馈：收集和管理用户反馈
高校贴吧舆情分析系统简介
系统概述
该系统是一个综合性的高校贴吧舆情分析系统，主要用于抓取、分析和可视化高校贴吧（如清华大学吧、北京大学吧、福州大学吧等）的帖子数据，帮助管理者全面了解校园舆情动态。系统采用爬虫技术从百度贴吧获取帖子数据，存储到数据库后，通过多维度分析呈现舆情趋势。系统架构基于Django框架开发，采用了模块化设计，包括数据采集、处理分析、可视化展示和用户管理等核心功能模块。
核心算法与技术
系统融合了多种自然语言处理算法。情感分析方面，主要使用BERT深度学习模型对帖子内容进行情感分类（积极、消极或中性），可提供情感分数和情感标签；文本处理方面，采用jieba分词对中文文本进行分词，使用TF-IDF算法提取关键词；主题分析方面，通过主题模型（如LDA）对帖子进行主题聚类和分类。在数据可视化方面，系统采用ECharts等前端图表库实现直观的数据展示，包括热力图、词云图、趋势图等多种形式。此外，系统还实现了时序分析功能，可追踪主题热度和情感变化的历史趋势。
系统功能
从功能角度看，该系统提供了以下核心功能：（1）数据可视化模块：包括主题排行榜（展示各主题受关注度）、情感热力词云图（直观显示不同词汇的情感倾向，红色表示负面，蓝色表示正面）、舆情看板（汇总正负面情感分布）、主题情感矩阵（分析不同主题的情感分布）、主题演化分析（追踪话题随时间的变化趋势）；（2）数据采集与管理模块：管理贴吧帖子及评论；（3）社交互动功能：用户可以点赞、评论帖子，表达观点和情感；（4）管理功能：管理员可以发布公告，查看用户反馈，分析算法性能对比，通过仪表盘获取系统运行状态的总体概览。系统整体形成了从数据采集、分析处理到可视化展示的完整闭环，为高校舆情监测提供了一站式解决方案，帮助学校及时了解学生关注的热点问题和情感动向，为学校管理决策提供数据支持。
基于贴吧的高校舆情监控系统
项目概述
基于贴吧的高校舆情监控系统是一个专注于分析和可视化高校贴吧舆情数据的综合平台。系统通过收集、处理和分析贴吧数据，实现了情感分析、主题挖掘和舆情趋势追踪等功能，为高校舆情监控和管理提供了数据支持。
系统架构
系统采用前后端分离架构，基于Django框架开发：
- 前端：HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap 5, Chart.js
- 后端：Python, Django
- 数据库：SQLite/MySQL
- 算法：自然语言处理、机器学习算法
主要功能模块
1. 用户管理模块
- 用户注册、登录、个人信息管理
- 管理员权限管理
2. 数据采集与处理模块
- 贴吧数据爬取与清洗
- 数据存储与预处理
3. 舆情分析模块
- 情感分析
- 主题挖掘
- 热点检测
4. 可视化展示模块
- 情感分布可视化
- 主题分布可视化
- 时间序列趋势分析
5. 系统管理模块
- 帖子管理
- 用户管理
- 反馈处理
- 公告发布
算法实现细节
1. 文本预处理
# 分词与预处理流程
def preprocess_text(text):
# 去除停用词
stopwords = load_stopwords('data/stopwords/cn_stopwords.txt')
# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.cut(text)
# 过滤停用词和空格
words = [word for word in words if word not in stopwords and word.strip()]
return words
2. 情感分析算法
系统采用基于词典和机器学习相结合的方法进行情感分析：
基于词典的方法
- 使用中文情感词典（如知网HowNet情感词典）
- 结合否定词、程度副词进行情感得分计算
机器学习方法
- 特征提取：TF-IDF, Word2Vec
- 分类模型：SVM, LSTM, Bert
# 情感分析示例代码
def analyze_sentiment(text, algorithm='bert'):
"""
对文本进行情感分析
参数:
text: 文本内容
algorithm: 使用的算法 (bert, svm, lstm)
返回:
sentiment_score: 情感得分 (-1到1之间，负值表示消极，正值表示积极)
sentiment_label: 情感标签 (positive, neutral, negative)
"""
if algorithm == 'bert':
# 使用预训练的BERT模型进行情感分析
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese-sentiment')
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)
outputs = model(**inputs)
scores = outputs.logits.softmax(dim=1)
sentiment_score = (scores[0][2] - scores[0][0]).item() # positive - negative
if sentiment_score > 0.2:
sentiment_label = 'positive'
elif sentiment_score < -0.2:
sentiment_label = 'negative'
else:
sentiment_label = 'neutral'
return sentiment_score, sentiment_label
3. 主题挖掘算法
系统使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型进行主题挖掘：
# LDA主题模型实现
def build_topic_model(documents, num_topics=10):
"""
使用LDA构建主题模型
参数:
documents: 预处理后的文档列表
num_topics: 主题数量
返回:
lda_model: 训练好的LDA模型
topics: 主题关键词
"""
# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(documents)
# 过滤极端频率的词
dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.7)
# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]
# 训练LDA模型
lda_model = models.LdaModel(
corpus=corpus,
id2word=dictionary,
num_topics=num_topics,
passes=10,
alpha='auto',
eta='auto'
)
# 提取主题关键词
topics = []
for topic_id in range(num_topics):
top_words = lda_model.show_topic(topic_id, topn=10)
topics.append((topic_id, [word for word, _ in top_words]))
return lda_model, topics
4. 算法性能评估
系统对不同算法进行性能评估，并记录在AlgorithmEvaluation模型中：
# 评估算法性能
def evaluate_algorithm(algorithm_name, y_true, y_pred, execution_time):
"""
评估算法性能并保存结果
"""
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')
# 保存评估结果到数据库
evaluation = AlgorithmEvaluation(
algorithm_name=algorithm_name,
accuracy=accuracy,
precision=precision,
recall=recall,
f1_score=f1,
execution_time=execution_time
)
evaluation.save()
return {
'accuracy': accuracy,
'precision': precision,
'recall': recall,
'f1_score': f1,
'execution_time': execution_time
}
可视化实现细节
系统使用Chart.js实现各种可视化图表：
1. 情感分布饼图
// 情感分布饼图
var sentimentCtx = document.getElementById('sentimentChart').getContext('2d');
var sentimentChart = new Chart(sentimentCtx, {
type: 'pie',
data: {
labels: ['积极', '中性', '消极'],
datasets: [{
data: [positive_count, neutral_count, negative_count],
backgroundColor: [
'rgba(40, 167, 69, 0.7)', // 绿色 - 积极
'rgba(108, 117, 125, 0.7)', // 灰色 - 中性
'rgba(220, 53, 69, 0.7)' // 红色 - 消极
],
borderColor: [
'rgba(40, 167, 69, 1)',
'rgba(108, 117, 125, 1)',
'rgba(220, 53, 69, 1)'
],
borderWidth: 1
}]
},
options: {
responsive: true,
plugins: {
legend: {
position: 'bottom'
},
tooltip: {
callbacks: {
label: function(context) {
var label = context.label || '';
var value = context.raw || 0;
var total = context.dataset.data.reduce((a, b) => a + b, 0);
var percentage = Math.round((value / total) * 100);
return label + ': ' + value + ' (' + percentage + '%)';
}
}
}
}
}
});
2. 时间序列趋势图
// 用户增长趋势图
var userGrowthCtx = document.getElementById('userGrowthChart').getContext('2d');
var userGrowthChart = new Chart(userGrowthCtx, {
type: 'line',
data: {
labels: dates,
datasets: [{
label: '用户数',
data: user_counts,
backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
borderWidth: 2,
tension: 0.3,
fill: true
}]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: true
}
},
responsive: true
}
});
3. 主题分布热力图
使用可视化库实现主题分布热力图，展示不同主题在不同贴吧中的分布情况。
4. 词云可视化
# 词云生成函数
def generate_wordcloud(text, stopwords, output_path):
"""
生成词云图
"""
# 创建词云对象
wc = WordCloud(
font_path='data/fonts/SimHei.ttf', # 使用中文字体
width=800,
height=400,
background_color='white',
max_words=200,
stopwords=stopwords
)
# 生成词云
wc.generate(text)
# 保存词云图
wc.to_file(output_path)
数据流处理流程
- 数据收集：通过爬虫获取贴吧帖子数据
- 数据清洗：去除无用信息、处理乱码等
- 数据预处理：分词、去停用词、特征提取
- 算法处理：情感分析、主题挖掘
- 数据存储：将处理结果存入数据库
- 数据可视化：将分析结果以图表形式展示
- 结果应用：用于舆情监控和决策支持
部署说明
环境要求
- Python 3.8+
- Django 4.2+
- 相关依赖包 (详见requirements.txt)
安装步骤
-
克隆项目到本地
git clone https://github.com/yourusername/gxtb_sys.git cd gxtb_sys -
创建并激活虚拟环境
python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac venv\Scripts\activate # Windows -
安装依赖
pip install -r requirements.txt -
数据库迁移
python manage.py makemigrations python manage.py migrate -
创建超级用户
python manage.py createsuperuser -
启动服务器
python manage.py runserver
项目结构
gxtb_sys/
├── analysis/ # 舆情分析模块
├── announcements/ # 公告管理模块
├── dashboard/ # 管理后台模块
├── data/ # 数据文件目录
│ ├── logs/ # 日志文件
│ ├── processed/ # 处理后的数据
│ └── stopwords/ # 停用词表
├── feedback/ # 反馈管理模块
├── gxtb_sys/ # 项目核心配置
├── media/ # 用户上传的媒体文件
├── posts/ # 帖子管理模块
├── static/ # 静态文件
├── templates/ # HTML模板
│ ├── announcements/ # 公告相关模板
│ ├── base.html # 基础模板
│ ├── dashboard/ # 管理后台模板
│ ├── users/ # 用户相关模板
│ └── visualization/ # 可视化相关模板
├── users/ # 用户管理模块
├── visualization/ # 数据可视化模块
├── manage.py # Django管理脚本
└── requirements.txt # 项目依赖
贡献与支持
欢迎提交Issues和Pull Requests，共同改进系统功能和性能。如有问题，请联系项目维护者。
许可证
本项目采用MIT许可证，详细信息请参阅LICENSE文件。
致谢
感谢所有为本项目做出贡献的开发者和机构。
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