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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、SnowNLP情感分析、词云、舆情分析

研究背景：微博每日产生亿级公开数据，热点事件可在分钟级发酵。传统人工舆情监测效率低、滞后长，急需一套自动化、可预警的大数据分析平台。利用requests爬虫实时抓取微博热词、文章与评论，SnowNLP完成情感极性判断，scikit-learn实现聚类与异常检测，可在本地完成“爬取-情感-趋势-预警”闭环，为高校、企业、政府提供低成本舆情洞察工具。

研究意义：系统全程本地运行，保障数据隐私；模块化设计支持替换算法或数据源，适合作为“数据科学”“NLP”课程实践与毕业设计模板，推动大数据情感计算在教学与产业中的双向落地。

2、项目界面

（1）系统首页-数据概况

（2）微博舆情统计分析

（3）舆情文章分析

（4）IP地址分析

（5）舆情数据

（6）舆情评论分析

（7）舆情分析

（8）文章内容词云分析

3、项目说明（800字左右）

高校舆情分析系统基于Flask+MySQL构建，通过requests爬虫定时抓取微博热词、文章、评论及用户IP，经SnowNLP完成情感极性判断，利用scikit-learn对文本进行TF-IDF向量化与K-Means聚类，发现潜在话题簇，再使用numpy、pandas进行时间序列聚合与异常检测，最终由词云与Echarts实现多维度可视化。系统支持“热词-文章-评论”三级下钻，可按照年份、月份、地域、话题类型多条件筛选，帮助管理者快速定位舆情爆点。

数据获取模块采用“关键词+话题榜”双入口策略，爬虫通过随机UA、IP代理与指数退避策略绕过反爬，将原始JSON存入MySQL，再使用SQLAlchemy ORM进行增量去重，确保后续分析高效稳定。热词统计子模块按年份聚合生成趋势折线，配合情感堆叠面积图直观呈现正负面占比变化；文章分析子模块从评论量、转发量、词云、类型占比四维度刻画内容传播力；评论分析子模块对用户性别、点赞数、评论词云进行画像，辅助识别“意见领袖”与“水军账号”。

舆情趋势核心算法分为两步：首先对每日热词情感得分求均值得出“情感曲线”，再利用3σ准则检测异常点，当负面情感连续两日超过阈值时触发站内预警，提示管理员及时干预。系统全程本地运行，不依赖外网接口，既保障数据合规，又降低运维成本；前端使用Bootstrap+Jinja2模板，界面简洁，支持一键导出CSV与PDF报告，适合宣传部、学生处定期上报材料。

模块化代码支持学生快速替换算法，如将SnowNLP升级为BERT情感模型，或接入LDA主题模型发现潜在话题，无需改动前端逻辑。项目配套详细中文注释、部署文档与演示数据，可作为“数据挖掘”“NLP”“Web开发”等课程的实践案例，也可直接用于毕业设计、数据竞赛或科研baseline，推动高校舆情管理从人工巡查迈向数据驱动，助力智慧校园建设与大数据人才培养。

4、核心代码

from utils import getPublicData
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image                   # 图片处理
import numpy as np
from snownlp import SnowNLP

def getTypeList():
    typeList = list(set([x[8] for x in getPublicData.getAllData()]))
    return typeList

def getArticleCharOneData(defaultType):
    articleList = getPublicData.getAllData()
    xData = []
    rangeNum = 1000
    for item in range(1,15):
        xData.append(str(rangeNum * item)+ '-' + str(rangeNum*(item+1)))
    yData = [0 for x in range(len(xData))]
    for article in articleList:
        if article[8] != defaultType:
            for item in range(14):
                if int(article[1]) < rangeNum*(item+2):
                    yData[item] += 1
                    break
    return xData,yData

def getArticleCharTwoData(defaultType):
    articleList = getPublicData.getAllData()
    xData = []
    rangeNum = 1000
    for item in range(1,15):
        xData.append(str(rangeNum * item)+ '-' + str(rangeNum*(item+1)))
    yData = [0 for x in range(len(xData))]
    for article in articleList:
        if article[8] != defaultType:
            for item in range(14):
                if int(article[2]) < rangeNum*(item+2):
                    yData[item] += 1
                    break
    return xData,yData

def getArticleCharThreeData(defaultType):
    articleList = getPublicData.getAllData()
    xData = []
    rangeNum = 50
    for item in range(1, 30):
        xData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))
    yData = [0 for x in range(len(xData))]
    for article in articleList:
        if article[8] != defaultType:
            for item in range(29):
                if int(article[2]) < rangeNum * (item + 2):
                    yData[item] += 1
                    break
    return xData, yData

def getGeoCharDataTwo():
    cityList = getPublicData.cityList
    commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
    cityDic = {}
    for comment in commentList:
        if comment[3] == '无': continue
        for j in cityList:
            if j['province'].find(comment[3]) != -1:
                if cityDic.get(j['province'], -1) == -1:
                    cityDic[j['province']] = 1
                else:
                    cityDic[j['province']] += 1

    cityDicList = []
    for key, value in cityDic.items():
        cityDicList.append({
            'name': key,
            'value': value
        })
    return cityDicList


def getGeoCharDataOne():
    cityList = getPublicData.cityList
    articleList = getPublicData.getAllData()

    cityDic = {}
    for article in articleList:
        if article[4] == '无':continue
        for j in cityList:
                if j['province'].find(article[4]) != -1:
                    if cityDic.get(j['province'],-1) == -1:
                        cityDic[j['province']] = 1
                    else:
                        cityDic[j['province']] += 1

    cityDicList = []
    for key, value in cityDic.items():
        cityDicList.append({
            'name': key,
            'value': value
        })
    return cityDicList

def getCommetCharDataOne():
    commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
    xData = []
    rangeNum = 20
    for item in range(1, 100):
        xData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))
    yData = [0 for x in range(len(xData))]
    for comment in commentList:
            for item in range(99):
                if int(comment[2]) < rangeNum * (item + 2):
                    yData[item] += 1
                    break
    return xData, yData

def getCommetCharDataTwo():
    commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
    genderDic = {}
    for i in commentList:
        if genderDic.get(i[6],-1) == -1:
            genderDic[i[6]] = 1
        else:
            genderDic[i[6]] += 1
    resultData = [{
        'name':x[0],
        'value':x[1]
    } for x in genderDic.items()]
    return resultData

def stopwordslist():
    stopwords = [line.strip() for line in open('./model/stopWords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
    return stopwords

def getContentCloud():
    text = ''
    stopwords = stopwordslist()
    articleList = getPublicData.getAllData()
    for article in articleList:
        text += article[5]
    cut = jieba.cut(text)
    newCut = []
    for word in cut:
        if word not in stopwords: newCut.append(word)
    string = ' '.join(newCut)
    img = Image.open('./static/content.jpg')  # 打开遮罩图片
    img_arr = np.array(img)  # 将图片转化为列表
    wc = WordCloud(
        width=1000, height=600,
        background_color='white',
        colormap='Blues',
        font_path='STHUPO.TTF',
        mask=img_arr,
    )
    wc.generate_from_text(string)

    # 绘制图片
    fig = plt.figure(1)
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴

    # 显示生成的词语图片
    # plt.show()

    # 输入词语图片到文件

    plt.savefig('./static/contentCloud.jpg', dpi=500)

def getCommentContentCloud():
    text = ''
    stopwords = stopwordslist()
    commentsList = getPublicData.getAllCommentsData()
    for comment in commentsList:
        text += comment[4]
    cut = jieba.cut(text)
    newCut = []
    for word in cut:
        if word not in stopwords:newCut.append(word)
    string = ' '.join(newCut)
    img = Image.open('./static/comment.jpg')  # 打开遮罩图片
    img_arr = np.array(img)  # 将图片转化为列表
    wc = WordCloud(
        width=1000, height=600,
        background_color='white',
        colormap='Blues',
        font_path='STHUPO.TTF',
        mask=img_arr,
    )
    wc.generate_from_text(string)

    # 绘制图片
    fig = plt.figure(1)
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴

    # 显示生成的词语图片
    # plt.show()

    # 输入词语图片到文件

    plt.savefig('./static/commentCloud.jpg', dpi=500)

def getYuQingCharDataOne():
    hotWordList = getPublicData.getAllCiPingTotal()
    xData = ['正面', '中性', '负面']
    yData = [0,0,0]
    for hotWord in hotWordList:
        emotionValue = SnowNLP(hotWord[0]).sentiments
        if emotionValue > 0.5:
            yData[0] +=1
        elif emotionValue == 0.5:
            yData[1] += 1
        elif emotionValue < 0.5:
            yData[2] += 1
    bieData = [{
        'name': '正面',
        'value': yData[0]
    }, {
        'name': '中性',
        'value': yData[1]
    }, {
        'name': '负面',
        'value': yData[2]
    }]
    return xData,yData,bieData

def getYuQingCharDataTwo():
    bieData1 = [{
        'name':'正面',
        'value':0
    },{
        'name':'中性',
        'value':0
    },{
        'name':'负面',
        'value':0
    }]
    bieData2 = [{
        'name': '正面',
        'value': 0
    }, {
        'name': '中性',
        'value': 0
    }, {
        'name': '负面',
        'value': 0
    }]

    commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
    articleList = getPublicData.getAllData()

    for comment in commentList:
        emotionValue = SnowNLP(comment[4]).sentiments
        if emotionValue > 0.5:
            bieData1[0]['value'] += 1
        elif emotionValue == 0.5:
            bieData1[1]['value'] += 1
        elif emotionValue < 0.5:
            bieData1[2]['value'] += 1
    for article in articleList:
        emotionValue = SnowNLP(article[5]).sentiments
        if emotionValue > 0.5:
            bieData2[0]['value'] += 1
        elif emotionValue == 0.5:
            bieData2[1]['value'] += 1
        elif emotionValue < 0.5:
            bieData2[2]['value'] += 1

    return bieData1,bieData2

def getYuQingCharDataThree():
    hotWordList = getPublicData.getAllCiPingTotal()
    return [x[0] for x in hotWordList],[int(x[1]) for x in hotWordList]

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5、源码获取方式

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