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物流公司网站建设 能跟踪物流,天津手工活外发加工网,织梦网站首页错位,花店网站模板免费下载本科生毕业论文(设计)开题报告计算机 系#xff08;部#xff09; 2021 级 数据科学与大数据技术 专业姓 名性 别男学 号21407451论文#xff08;设计#xff09;题目网络舆情分析系统的设计与实现题目来源指定题目类型应用预计完成时间2025年5月指导教师姬壮伟职…本科生毕业论文(设计)开题报告计算机系部2021级数据科学与大数据技术专业姓 名性 别男学 号21407451论文设计题目网络舆情分析系统的设计与实现题目来源指定题目类型应用预计完成时间2025年5月指导教师姬壮伟职 称学 位本课题的研究现状、发展趋势、研究内容、研究方法及措施1、研究现状网络舆情分析系统作为现代信息社会的重要工具旨在从海量网络数据中提取有价值的信息为决策者提供精准、实时的舆情分析报告。目前该领域的研究与实践呈现出多元化、智能化的趋势以下是对当前研究现状的详细描述当前的网络舆情分析系统普遍采用前后端分离的设计架构。前端部分HTML、CSS、JavaScript等Web技术被广泛应用以实现页面的动态展示和用户交互。Bootstrap4等前端框架的使用进一步提升了页面的响应速度和用户体验。在数据可视化方面Echarts和Matplotlib等工具因其丰富的图表类型和强大的数据处理能力成为系统前端展示的首选。后端部分Flask、Django等轻量级Web框架因其易用性和灵活性成为构建后端服务的首选。MySQL或SQLite等关系型数据库则用于存储和管理采集到的数据。对于大规模数据处理Pandas和PySpark等数据分析工具因其高效的数据处理能力和分布式计算能力被广泛应用于数据清洗、分析和挖掘。数据采集是网络舆情分析系统的关键环节。目前基于Python的爬虫技术因其强大的网络请求和解析能力成为数据采集的主流方法。通过模拟用户行为爬虫技术可以从各大社交网络平台中采集用户数据、评论、帖子等舆情数据为后续的数据分析和情感分析提供充足的数据支持。在数据分析方面Pandas和PySpark等工具因其高效的数据处理能力和丰富的数据处理函数被广泛应用于数据清洗、特征提取、数据可视化等环节。同时为了深入挖掘数据中的有价值信息数据挖掘、机器学习等技术也被广泛应用于舆情分析中。情感分析是网络舆情分析系统的重要功能之一。目前深度学习的LSTM算法因其强大的序列处理能力成为情感分析的主流方法。通过训练LSTM模型系统可以对舆情数据进行情感分类如正面、负面、中立等。综上所述当前的网络舆情分析系统在系统架构设计、数据采集技术、数据分析与情感分析、隐私保护与数据安全、可视化展示与用户体验以及系统管理与维护等方面均取得了显著的进展。未来随着技术的不断发展网络舆情分析系统将继续向智能化、自动化和高效化的方向发展。2、发展趋势未来的网络舆情分析系统将更加注重多源数据的融合与交叉分析以提供更全面、深入的舆情洞察。随着用户对舆情信息实时性要求的提高系统将更加注重实时数据采集与分析能力以实现舆情的快速响应。在数据采集与分析过程中将更加注重隐私保护技术的应用以确保用户数据的合法合规使用。深度学习、人工智能等技术的进一步应用将推动网络舆情分析系统向更加智能化、自动化的方向发展。3、研究内容数据采集模块开发高效的爬虫程序从各大社交网络平台采集用户数据和舆情数据并存储到数据库中。数据分析模块利用Pandas和PySpark对采集的数据进行清洗、分析和可视化同时实现基于LSTM算法的情感分析。隐私保护模块研究并应用大数据隐私保护技术为用户提供针对性的社交网络隐私保护建议和方案。可视化展示模块使用Echarts或Matplotlib对分析结果进行可视化展示提高用户体验。用户与管理员模块实现用户注册、登录、数据查看、搜索和管理等功能以及管理员对后台数据的CRUD操作。4、研究方法及措施文献调研通过查阅国内外相关文献全面了解网络舆情分析系统的基本原理、关键技术、应用领域以及发展趋势。文献来源包括学术期刊、会议论文、技术报告、专利文献以及行业分析报告等。采用文献综述和比较分析的方法对收集到的文献进行分类、整理和分析。重点关注系统的架构设计、数据采集与处理、情感分析算法、可视化展示以及隐私保护等方面的研究成果。形成一份详尽的文献调研报告为系统设计提供理论支撑和技术参考。技术开发采用HTML、CSS、JavaScript、Bootstrap4等前端技术Flask等后端框架以及Pandas、PySpark、LSTM等数据处理与分析技术进行系统开发。模块测试针对系统的各个模块编写测试用例进行单元测试。确保每个模块的功能正确、逻辑清晰、性能稳定。在系统完成集成后进行功能测试、性能测试、安全测试等综合测试。验证系统的整体功能是否满足设计要求性能是否达到预期目标是否存在安全隐患。使用JUnit、pytest等单元测试框架Selenium等自动化测试工具以及性能测试工具如JMeter等提高测试效率和准确性。持续优化根据技术发展和社会需求的变化持续优化系统功能提高系统的实用性和竞争力。系统实验设计1、实验或系统的软硬件环境硬件环境服务器具备足够计算能力和存储空间的物理服务器或云服务器用于部署后端服务和存储数据。客户端设备支持现代浏览器的PC、平板或智能手机用于访问前端页面和进行交互操作。软件环境操作系统服务器端可采用Windows Server客户端设备支持Windows、等主流操作系统。开发工具PyCharm或VS Code等集成开发环境用于后端代码的编写和调试。数据库管理系统MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统具有高性能、可靠性和易用性等优点。它支持大量的并发连接和数据存储并提供丰富的查询、更新和管理功能。在系统中MySQL用于存储用户数据、舆情数据等系统所需信息确保数据的完整性和一致性。浏览器前端页面需要在浏览器中展示和交互因此应支持Chrome、Firefox、Safari等现代浏览器。这些浏览器提供了良好的兼容性、安全性和性能并支持HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术以确保前端页面的正确显示和流畅交互。同时这些浏览器还提供了丰富的扩展和插件功能方便用户进行个性化设置和增强功能。2、实验内容规划数据采集模块实现开发爬虫程序针对各大社交网络平台进行数据抓取。设计数据存储结构将抓取的数据存储到MySQL或SQLite数据库中。数据分析模块实现利用Pandas和PySpark进行数据清洗、预处理和初步分析。实现隐私风险分析功能基于大数据分析提供隐私保护建议。使用LSTM算法进行情感分析生成情感报告。隐私保护模块实现基于数据分析结果为用户提供针对性的社交网络隐私保护建议和方案。设计并实现隐私保护策略确保用户数据的合法合规使用。舆情分析模块实现对采集的舆情数据进行情感分析生成全面的舆情分析报告。提供舆情趋势预测功能基于历史数据预测未来舆情走向。可视化展示模块实现使用Echarts或Matplotlib对分析结果进行可视化展示。设计直观、易用的用户界面提升用户体验。用户管理模块实现实现用户的注册、登录、数据查看、搜索和管理等功能。设计用户权限管理策略确保系统安全性。管理员管理模块实现使用Flask-Admin实现后台数据的CRUD操作。提供管理员界面方便管理员对系统进行监控和管理。论文设计拟定提纲1 绪论1.1 课题背景与研究意义1.2 课题研究现状1.3 本文主要内容2 相关技术简介2.1 Flask框架2.2 MySQL数据库2.3 Pandas3 需求分析3.1 功能需求3.2 可行性分析3.3 非功能需求4 总体设计4.1 系统架构设计4.2 功能设计4.3 数据库设计5 系统实现5.1 用户功能实现5.2 管理员功能实现6 系统测试6.1 测试目的6.2 测试方法6.3 测试用例结 论参考文献致谢进度安排第01-04周 资料收集整理、调研、系统需求分析第05-06周 系统的概要设计第07-08周 系统的功能详细设计、数据库设计、界面设计第09-12周 系统开发、调试第13-14周 系统完善、测试撰写论文初稿第 15 周 修改完善论文完成论文第二稿第 16 周 进一步完善论文结题验收。参考资料[1]罗佳,李泽平.基于BERT的毕业生就业舆情分析系统设计与实现[J].微处理机,2024,45(05):33-36.[2]杨茜麟.融媒体视域下市场监管舆情分析与应对策略[J].全媒体探索,2024,(09):82-84.[3]李坡涛,席红旗,陈丹敏.基于情感分析的高校舆情预测系统[J].河南财政金融学院学报(自然科学版),2024,33(03):14-19.[4]杨春,王秋怡,林伊莼,等.浅谈基于区块链的校园舆情分析系统[J].中国设备工程,2024,(16):254-256.[5]刘忠杰.视频弹幕评论舆情分析系统设计与实现[J].常州信息职业技术学院学报,2024,23(04):20-26.[6]胡飒,刘爽.基于人工智能技术的广播电视舆情分析及舆论引导机制研究[J].电视技术,2024,48(07):215-217221.DOI:10.16280/j.videoe.2024.07.056.[7]何佳知.基于网络爬虫的高校网络舆情分析系统设计[J].电子产品世界,2024,31(07):51-5361.[8]王祺.面向商家的舆情分析系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2024.[9]廖羽涵.基于文本挖掘的突发公共事件网络舆情治理对策研究[D].安徽大学,2023.DOI:10.26917/d.cnki.ganhu.2023.001533.[10]孙林.大型电网企业网络舆情管理问题研究及对策分析[D].湖南大学,2023.[11]李家林.网络舆情监测管理系统的架构与应用[J].新闻前哨,2023,(07):79-80.[12]牛舸.四川省网络安全应急管理中的问题研究[D].四川大学,2023.[13]陈旭.区块链技术在网络舆情风险管理体系的应用探讨[J].产业与科技论坛,2023,22(01):39-41.[14]毛迦,孙钦莹,梁杰.新媒体时代高校网络舆情传播影响因素组态分析[J].网络安全技术与应用,2024,(12):98-103.[15]韩磊,夏明亮,施展,等.基于大数据技术的高校舆情分析模型研究[J].智能计算机与应用,2024,14(11):194-199.[16]尤豪谦.银行业舆情数据采集与分析系统的设计与实现[D].华东师范大学,2023.DOI:10.27149/d.cnki.ghdsu.2023.004287.[17]Kristanto 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