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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、SnowNLP情感分析、NLP情感分析算法、影响分析、舆情分析、LDA主题分析
网络热点监测与舆情分析系统

2、项目界面

（1）网络热点新闻主题词

（2）网络热点情感分析

（3）热度分析

（4）舆情分析

（5）TF-IDF分析

（6）网络热点趋势图

（7）网络热点词云图

（8）热量热点

3、项目说明

网络热点监测与舆情分析系统是基于Flask框架开发的一种应用程序，主要用于实时监测和分析网络上的热点话题及对应的舆情情感。系统利用requests爬虫技术收集网络上的相关资讯，通过SnowNLP情感分析算法对文章进行情感分析，并使用Echarts可视化工具将分析结果以图表形式展示。

系统的主要功能包括：

1. 热点话题监测：通过爬取网络上各大社交媒体、新闻网站等的热点话题，实时更新系统中的热点话题列表。

2. 舆情情感分析：对于每个热点话题下的文章进行情感分析，判断文章的情感倾向，如正面、负面或中性。系统使用SnowNLP情感分析算法对中文文本进行情感分析。

3. 影响分析：根据文章的情感倾向和传播范围等指标，对热点话题的影响力进行分析和评估。

4. 舆情可视化：利用Echarts可视化工具，将热点话题的舆情分析结果以图表形式展示，便于用户了解舆情趋势和情感分布。

5. LDA主题分析：对热点话题下的文章进行主题分析，识别出文章中的主要话题，并将分析结果呈现给用户。

通过网络热点监测与舆情分析系统，用户可以及时了解网络上的热点话题及其舆情情感，帮助用户把握舆论动态，进行舆情监测和分析。此外，系统还可用于舆情预警、舆情管理等方面的应用。

4、核心代码

from datetime import datetime
from flask import render_template,redirect,url_for,request, make_response,Response,session
from AnalysisSystems import app
from AnalysisSystems.commond.Spiders import Spiders
from AnalysisSystems.commond.Services import Services
from AnalysisSystems.commond.SnowNLPQingGangFenXi import SnowNLPQingGangFenXi
from AnalysisSystems.commond.LDAModule import LDAModule
import decimal

services =  Services()
spiders  =  Spiders()
snowNLPQingGangFenXi = SnowNLPQingGangFenXi()


    #可视化板块
    #获取最新20个数据，统计并在页面上显示
    new_title = []
    new_title_level = []
    level = 1
    new_title_hot = []
    #调用Model获取最新的20个数据
    fist20 = services.select_sql_fist20()

    #代迭20个数据，并把它分别以split函数处理完添加到相应的集合中     new_title = []， new_title_level = []，new_title_hot = []
    for x in fist20:
        new_title.append(x.split(" ")[1]);
        new_title_level.append(level);
        new_title_hot.append(x.split(" ")[2]);
        level = level+1

    #所有事情处理完以后把结果信息返回给index.html界面中
    return render_template(
        'index.html',
        title='Home Page',
        year=datetime.now().year,
        datas = data,
        pre   = pre_page,
        next  = next_page,
        new_title = new_title,
        new_title_level = new_title_level,
        new_title_hot       = new_title_hot
    )


#爬虫
@app.route('/StartSpiders')
def StartSpiders():
    #session 检测之前login存储用户登录信息
    if (session['logged_in'] == None):
        return redirect("/login")

    #启动爬虫
    spiders.start_spiders()
    response = Response()
    return response


#可视化分析页面
@app.route('/echarts')
def echarts():
    """Renders the contact page."""
    #session 检测之前login存储用户登录信息
    if (session['logged_in'] == None):
        return redirect("/login")

    #通过前端获取的类型画出不同的图形
    parm = request.args.get("type");
    #前端用于区分画出那个图形
    echartType = ""

    #如果是折线图
    if parm == None or parm == "":
        echartType = "line"

        #获取最新20个数据，统计并在页面上显示
        #新闻标题
        new_title = []
        new_title_level = []
        level = 1
        #新闻网络热点
        new_title_hot = []

        #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取前20个数据
        fist20 = services.select_sql_fist20()
        #代迭20个数据，并把它分别以split函数处理完添加到相应的集合中     new_title = []， new_title_level = []，new_title_hot = []
        for x in fist20:
            new_title.append(x.split(" ")[1]);
            new_title_level.append(level);
            new_title_hot.append(x.split(" ")[2]);
            level = level+1

        #最后返回数据给前端
        return render_template(
        'echarts.html',
        title  = 'echarts',
        year   = datetime.now().year,
        type   = echartType,
        new_title = new_title,
        new_title_hot       = new_title_hot
        )    
    #如果是云图
    else:      
        echartType = "word"
        #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取所有数据统计并在页面上显示云词
        new_title_all = ""
        all = services.select_sql_all()
        for x in all:
            #把所有人网络热点词，标题等组合到一个字符串变量中，最后通过分词算法
            new_title_all += x.split(" ")[1];
        
        #调用SnowNLPQingGangFenXi类中的stringToWordcloud获取云词数据
        snowNLPQingGangFenXi =  SnowNLPQingGangFenXi()
        data =  snowNLPQingGangFenXi.stringToWordcloud(new_title_all,"")

        #最后返回数据给前端
        return render_template(
        'echarts.html',
        title  = 'echarts',
        year   = datetime.now().year,
        type   = echartType,
        data   = data) 



#分析管理页面
@app.route('/analysis')
def analysis():
    """Renders the about page."""
    #session 检测之前login存储用户登录信息
    if (session['logged_in'] == None):
        return redirect("/login")

    #通过前端发送的数据，获取的类型然后分析步同的结果
    analysis_type = request.args.get("analysisType")
    #分析的结果
    messages = "";
    #获取所有数据
    new_title_all = ""
    #最小最大热度，最小的热度不能是0 所以需要默认定义一个值
    new_min_hot = 50
    new_max_hot = 0

    #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取所有网络热点信息
    all = services.select_sql_all_row()
    for x in all:
        #把所有人网络热点词，标题等组合到一个字符串变量中，最后通过分词算法
        new_title_all += x[1];
        temp = float(str(decimal.Decimal(x[2]).quantize(decimal.Decimal('0.00'))))
        #这里是查询最大和最小网络热点度
        if new_min_hot > temp:
            new_min_hot = temp
        if new_max_hot < temp:
            new_max_hot = temp

    #情感分析       
    if analysis_type   == 'feel':
        #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取前20个数据
        all = services.select_sql_fist20()
        for x in all:
            new_title_all = x.split(" ")[1]
            #拼接分析的结果到messages
            messages += "网络热点标题："+new_title_all+"\r\n" 
            messages += "现网络热点中情感分析结果是：\r\n" 
            messages += str(snowNLPQingGangFenXi.feel(new_title_all))
            messages += "\r\n"
            messages += "情感评分（说明：0.6以上为积极，0.2以下为负面\r\n\r\n"
    #舆情分析
    elif analysis_type == 'feel_super':
        #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取前20个数据
        all = services.select_sql_fist20()
        for x in all:
            new_title_all = x.split(" ")[1]
            #拼接分析的结果到messages
            messages += "网络热点标题："+new_title_all+"\r\n" 
            messages += "现网络热点中舆情分析结果是：\r\n" 
            messages += str(snowNLPQingGangFenXi.feel_super(new_title_all))
            messages += "\r\n"
            messages += "情感评分（说明：0.6以上为积极，0.2以下为负面\r\n\r\n"
    #影响分析
    elif analysis_type == 'effect':
        #拼接分析的结果到messages
        messages = snowNLPQingGangFenXi.effect(new_title_all)
        messages += "现网络热点中热度最高的是：" + services.select_sql_max_hot(new_max_hot)[0][1]+ "\r\n" 
        messages += "热度："+ str(new_max_hot)+ "万\r\n"
        messages += "现网络热点中热度最低的是：" + services.select_sql_min_hot(new_min_hot)[0][1]+"\r\n" 
        messages += "热度："+ str(new_min_hot)+ "万\r\n"

    #当处理完不同分支语句以后返回结果信息到界面显示
    return render_template(
        'analysis.html',
        title='Analysis',
        year=datetime.now().year,
        messages=messages)


#分析主题前20个新闻标题分析页面
@app.route('/analysis1')
def analysis1():
    """Renders the about page."""
    #session 检测之前login存储用户登录信息
    if (session['logged_in'] == None):
        return redirect("/login")

    #分析的结果
    messages = "";
    #获取最新的20个所有数据
    lists = []
    #最小最大热度，最小的热度不能是0 所以需要默认定义一个值

    #将用户请求转发给相应的Model，从数据库中获取所有网络热点信息
    all = services.select_sql_fist20()
    for x in all:
        lists.append(x.split(" ")[1])
    
    ldaModule = LDAModule()

    ldaModule.load_data(lists)
    contents,dicts = ldaModule.start_data()
    types_title = ""
    x = []
    y = []
    types_title="LDA主题模型分析报告"
    types_title="LDA主题词的个数分析"
    i = 0
    for item in dicts:
        if i == 10:
            break
        if item[0] == ',' or item[0] == '.' or item[0] == '，' or item[0] == '。':
            continue
        x.append(item[0])
        y.append(item[1])
        i = i +1


    #当处理完不同分支语句以后返回结果信息到界面显示
    return render_template(
        'analysis1.html',
        title='Analysis',
        year=datetime.now().year,
        contents = contents,
        x = x,
        y = y,
        messages=messages)



#密码重置管理页面
@app.route('/pwdchange',methods=['GET', 'POST'])
def pwdchange():
    """Renders the about page."""
    #session 检测之前login存储用户登录信息
    if (session['logged_in'] == None):
        return redirect("/login")

    #获取http提交方式
    if request.method == 'GET':
        #直接返回视图的界面
        return render_template(
            'pwdchange.html',
        )
    else:
        newpwd     =  request.form.get('newpwd')
        confirmpwd =  request.form.get('confirmpwd')

        services.changepwd_sql_login(newpwd,confirmpwd)

        #当处理完不同分支语句以后返回结果信息到界面显示
        session['logged_in'] = None
        return redirect("/login")

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5、源码获取方式

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