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1. 項目簡介

????????本課題設計的高校輿情分析系統基本內容包括：（1）使用爬蟲技術將貼吧中的熱門話題爬取出來并存儲到mysql數據庫中。（2）系統內容包括用數據可視化的樣式將高校的熱門貼吧的熱點帖子展現出來。（3）篩選重點輿情信息，利用python第三方包wordcloud將重點信息以云圖的的方式展現出來（4）利用lambda算法實時計算并對網頁內容進行內容實時抽取，情感詞分析并進行網頁輿情結果存儲。（5）通過離線計算，系統需要對歷史數據進行回溯，結合人工標注等方式優化情感詞庫，對一些實時計算的結果進行矯正等。

2. 高校輿情數據抓取

????????利用 python 的 request + beautifulsoup 等工具包實現對某高校的貼吧進行發帖數據的抓取：

。。。。。。# 采集某貼吧列表數據def spider_tieba_list(self, url):print(url)response = requests.get(url, headers=self.headers)try:response_txt = str(response.content, 'utf-8')except Exception as e:response_txt = str(response.content, 'gbk')# response_txt = str(response.content,'utf-8')bs64_str = re.findall('<code class="pagelet_html" id="pagelet_html_frs-list/pagelet/thread_list" style="display:none;">[.\n\S\s]*?</code>',response_txt)bs64_str = ''.join(bs64_str).replace('<code class="pagelet_html" id="pagelet_html_frs-list/pagelet/thread_list" style="display:none;"><!--', '')bs64_str = bs64_str.replace('--></code>', '')html = etree.HTML(bs64_str)# 標題列表title_list = html.xpath('//div[@class="threadlist_title pull_left j_th_tit "]/a[1]/@title')# 鏈接列表link_list = html.xpath('//div[@class="threadlist_title pull_left j_th_tit "]/a[1]/@href')# 發帖人creator_list = html.xpath('//div[@class="threadlist_author pull_right"]/span[@class="tb_icon_author "]/@title')# 發帖時間create_time_list = html.xpath('//div[@class="threadlist_author pull_right"]/span[@class="pull-right is_show_create_time"]/text()')for i in range(len(title_list)):item = dict()item['create_time'] = create_time_list[i]if item['create_time'] == '廣告':continueitem['create_time'] = self.get_time_convert(item['create_time'])item['title'] = self.filter_emoji(title_list[i])item['link'] = 'https://tieba.xxxx.com' + link_list[i]item['creator'] = self.filter_emoji(creator_list[i]).replace('主題作者: ', '')item['content'] = self.filter_emoji(item['title'])item['school'] = self.tieba_nameself.tieba_items.append(item)# 保存帖子數據self.saver.writelines([json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n' for item in self.tieba_items])self.saver.flush()self.tieba_items.clear()# 如果有下一頁繼續采集下一頁nex_page = html.xpath('//a[@class="next pagination-item "]/@href')if len(nex_page) > 0:next_url = 'https:' + nex_page[0]# 抓取 10000 條數據if float(next_url.split('=')[-1]) < 2000:self.spider_tieba_list(next_url)。。。。。。

3. 基于大數據的高校輿情數據分析系統

3.1 系統首頁與注冊登錄

3.2?高校最新貼吧信息展示

3.3?高校貼吧熱點詞分析

? ? ? ? 對學生發帖文本內容進行文本清洗，去除停用詞、標點符號等不能表征輿情效果的詞匯，通過詞頻的統計并構建話題詞群：

def tiebas_words_analysis(school):cate_df = tiebas_df[tiebas_df['school'] == school]word_count = {}for key_words in cate_df['title_cut']:for word in key_words:if word in word_count:word_count[word] += 1else:word_count[word] = 1wordclout_dict = sorted(word_count.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)wordclout_dict = [{"name": k[0], "value": k[1]} for k in wordclout_dict if k[1] > 3]# 選取 top10 的詞作為話題詞群top_keywords = [w['name'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]top_keyword_counts = [w['value'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]

3.4 高校貼吧數據時間維度分析?

4. 結論

? ? ? ? 本項目利用網絡爬蟲從某高校貼吧抓取某幾個大學學生發帖的數據，包括發帖內容、發帖時間、用戶名等信息，對數據完成清洗并結構化存儲到數據庫中，利用 flask 搭建后臺系統，對外提供標準化的 restful api 接口，前端利用 bootstrap + html + css + JavaScript + echarts 實現對數據的可視化分析。系統可實現對高校輿情的監視，查看學生發帖的時間分布情況，近期關注的熱點詞等功能。

歡迎大家點贊、收藏、關注、評論啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代碼。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于大数据的高校贴吧舆情数据分析系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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