核心技术以及功能介绍:
- python编程语言,Django后端框架,Scrapy爬虫框架
- javascript编程语言,Vue前端框架,Element-plus组件库,axios请求库,windicss样式库,echarts可视化
- 核心算法:朴素贝叶斯情感分类,当爬虫抓取数据进行入库时,会对文本进行分析,分类出正向/中性/负向三种类别的情感,并给出正向情感的概率
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功能模块包括:
a. 微博各所大学数据的展示与筛选查询,数据以瀑布流卡片形式展现,正向情感的文本用绿色背景,中性用灰色背景,负向以红色背景,方便用户一眼可以识别出该微博数据的情感倾向;
当用户点击卡片时,弹出对话框,显示该微博数据的详细信息,以及信息的关键词,以及饼图分析正负向的情感概率占比
b. 舆情分析模块,用饼图对数据库中所有的微博信息的情感占比进行分析,用柱状图对数据库中所有高校信息量进行top10排序分析,以及用词云图分析所有数据的关键词
c. 舆情预警模块,列出了各所大学近期的舆情情况,舆情的好坏将以绿色背景或红色背景显示,点击某所大学的时候,可以以线图形式分析出近期该所大学的正负情感的走向,当某天负向情感数量大于正向情感时,将该大学舆情状况标注为坏,用红色背景显示,否则以绿色显示
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