自媒体互联网舆情监控系统的设计.docxVIP

北京外国语大学网络教育学院毕业设计（论文）

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目录

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14666摘要 I

32053Abstract II

20960第1章引言 2

22743第2章自媒体互联网舆情监控系统的相关技术 2

167882.1python爬虫技术 2

58742.2jieba分词技术 3

37172.3情感分析技术 4

34482.4数据库技术 4

147272.5bootstrap框架 5

27861第3章自媒体互联网舆情监控系统技术的总体设计 6

219913.1需求分析 6

214873.2系统整体设计 6

6275第4章自媒体互联网舆情监控系统的具体实现 7

172164.1数据获取模块 7

114764.2数据库模块 9

264974.3数据分析模块 12

25444.4展示界面模块 13

22685第5章自媒体互联网舆情监控系统的测试 17

209565.1数据爬取部分测试 17

247595.2数据库连接部分测试 18

12935.3显示页面显示内容与跳转测试 18

90335.4新闻舆情分析展示页准确性分析 20

27920第6章总结 23

8075参考文献 24

4020致谢 25

摘要

近几年，由于网络的迅猛发展，人们获得信息的途径由原来的报纸和电视转移到了网络这一大平台上，从而推动了各类自媒体平台的迅速发展。网民可以利用这些社交媒体及时掌握当前的各类新闻，并发表自己的观点，而互联网上的舆论，则是根据网民对热门新闻的关注度而形成的。但是，在言论自由的大背景下，产生的舆论也并非都是好事，许多不良信息如谣言、诈骗等在互联网上不断发生，若不能对其进行有效的检测和预防，就会给整个社会造成巨大的消极后果。所以，构建能够监控网络环境的网络舆情分析平台具有重要的现实意义。

本文以“自媒体互联网舆情监控系统的设计”为主题，阐述了网络舆情分析的研究背景，并对其进行了分析。通过对市场上比较好的舆情分析平台的研发流程和技术研究动向进行了深入的研究，并对该系统进行了系统的需求分析，从而确立了该系统的总体架构。该系统主要分为四个部分：数据采集、数据库建立、中文处理和展示界面。在数据采集模块中，我们采用了广泛的新闻覆盖度，通过Python网络爬虫对其进行解析，从而获得了大量的舆情数据；在此基础上，通过数据库模块对所采集到的信息进行存储；在此基础上，通过Jieba分词、snownlp语言处理等功能对所采集到的文本信息进行语言处理，从而获得情感分析的效果，最后设计网页模块将各种舆情信息以可视化形式进行展示。

关键词：大数据；网络舆情；数据分析；情感态度

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Abstract

Inrecentyears,duetotherapiddevelopmentoftheinternet,peoplesaccesstoinformationhasshiftedfromnewspapersandtelevisiontotheonlineplatform,thuspromotingtherapiddevelopmentofvariousselfmediaplatforms.Netizenscanusethesesocialmediatotimelygraspvarioustypesofcurrentnewsandexpresstheiropinions,whilepublicopinionontheInternetisformedbasedontheattentionofnetizenstopopularnews.However,inthecontextoffreedomofspeech,thepublicopiniongeneratedisnotalwaysagoodthing.ManynegativeinformationsuchasrumorsandfraudcontinuetooccurontheInternet.Ifitcannotbeeffectivelydetectedandprevented,itwillcausehugenegativeconsequencesfortheentir