摘要

随着互联网技术的快速发展,网络舆情已成为影响企业形象和社会稳定的重要因素。传统的人工舆情监测方式效率低下,难以应对海量数据的实时分析需求。企业亟需一套高效、智能的网络舆情监控系统,以快速捕捉舆情动态、分析情感倾向,并生成可视化报告。该系统能够帮助企业及时掌握公众情绪,预防潜在危机,优化决策过程。关键词包括:网络舆情、情感分析、数据挖掘、实时监控、企业决策。

本研究基于Python Django和Vue.js框架,结合Django ORM和MySQL数据库,设计并实现了一套企业级爬虫与文本挖掘网络舆情监控系统。系统采用分布式爬虫技术抓取多源数据,通过自然语言处理(NLP)算法进行文本分类和情感分析,并利用Vue.js实现动态可视化展示。核心功能包括舆情数据采集、关键词提取、情感倾向分析、舆情预警和报告生成。系统架构高效稳定,支持高并发处理,可扩展性强。关键词包括:Django、Vue.js、文本挖掘、NLP、舆情预警。

数据表

舆情新闻数据表

舆情新闻数据表用于存储爬虫抓取的原始新闻内容及相关属性,创建时间由系统自动生成,新闻ID是该表的主键,记录新闻的基本信息和情感分析结果。结构表如表1所示。

表1 舆情新闻数据表(sentiment_news_info)

字段名 数据类型 说明
news_id BigInt 新闻唯一标识(主键)
news_title Varchar(255) 新闻标题
news_content Text 新闻正文内容
source_url Varchar(255) 新闻来源链接
publish_time DateTime 新闻发布时间
crawl_time DateTime 爬虫抓取时间
sentiment_score Float 情感分析得分(-1~1)
is_emergency Boolean 是否紧急舆情(True/False)
用户行为日志表

用户行为日志表记录管理员和普通用户的操作行为,包括登录、查询、导出等操作,便于系统审计和异常行为追踪。结构表如表2所示。

表2 用户行为日志表(user_behavior_log)

字段名 数据类型 说明
log_id BigInt 日志唯一标识(主键)
user_id BigInt 操作用户ID
action_type Varchar(50) 操作类型(如登录、查询)
action_detail Text 操作详情(JSON格式)
action_time DateTime 操作时间
ip_address Varchar(50) 用户IP地址
舆情关键词统计表

舆情关键词统计表用于存储高频关键词及其出现频率,支持舆情热点分析和趋势预测。结构表如表3所示。

表3 舆情关键词统计表(hot_keyword_stats)

字段名 数据类型 说明
keyword_id BigInt 关键词唯一标识(主键)
keyword_text Varchar(100) 关键词内容
frequency Integer 关键词出现频次
related_news_count Integer 关联新闻数量
update_date Date 统计日期

博主介绍:

💼 毕业设计解决方案
构建完整的毕业设计生态支撑体系,为学生提供从选题到交付的全链路技术服务: 技术选题库

微信小程序生态:精选100个符合市场趋势的前沿选题 Java企业级应用:汇集500个涵盖主流技术栈的实战选题
项目案例资源池:3000+经过验证的企业级项目案例

🏗️ 专业技术服务

技术路线规划:基于行业发展趋势和个人技术背景,制定差异化的技术成长路径 架构设计咨询:运用企业级开发标准,指导构建高可用、可扩展的系统架构
技术选型决策:结合项目特点和技术生态,提供最优的技术栈选择建议

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系统介绍:

直接拿走,意外获得200多套代码,需要的滴我企业级爬虫与文本挖掘网络舆情监控系统管理系统源码|Python Django+Vue+Django ORM架构+MySQL数据库【完整版】(可提供说明文档(通过AIGC

功能参考截图:

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文档参考:
在这里插入图片描述

技术架构栈

🔧 后端技术:Spring Boot
Spring Boot 作为现代Java企业级开发的核心框架,以其**“约定优于配置”**的设计哲学重新定义了应用开发模式。 核心特性解析:

零配置启动:集成自动配置机制,大幅减少XML配置文件编写 嵌入式服务器:内置Tomcat/Jetty/Undertow,支持独立JAR包部署
生产就绪:集成Actuator监控组件,提供健康检查、指标收集等企业级特性 微服务友好:天然支持分布式架构,与Spring
Cloud生态无缝集成

开发优势:
通过Starter依赖体系和智能自动装配,开发者可将精力完全聚焦于业务逻辑实现,而非底层基础设施搭建。单一可执行JAR的部署模式极大简化了运维流程。

🎨 前端技术:Vue.js
Vue.js 以其渐进式框架设计和卓越的开发体验,成为现代前端开发的首选解决方案。 技术亮点:

响应式数据流:基于依赖追踪的响应式系统,实现高效的视图更新 组件化架构:单文件组件(SFC)设计,实现样式、逻辑、模板的完美封装
灵活的渐进式设计:可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案 丰富的生态系统:Vue Router、Vuex/Pinia、Vue
CLI等官方工具链完备

开发效率:
直观的模板语法结合强大的指令系统,让复杂的用户交互变得简洁明了。优秀的TypeScript支持和开发者工具,为大型项目提供可靠的开发保障。

核心代码

package com.service;

import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.entity.Serve;

@Service("serveService")
public interface ServeService {
	// 插入数据 调用serveDAO里的insertServe配置
	public int insertServe(Serve serve);

	// 更新数据 调用serveDAO里的updateServe配置
	public int updateServe(Serve serve);

	// 删除数据 调用serveDAO里的deleteServe配置
	public int deleteServe(String serveid);

	// 查询全部数据 调用serveDAO里的getAllServe配置
	public List<Serve> getAllServe();

	// 按照Serve类里面的字段名称精确查询 调用serveDAO里的getServeByCond配置
	public List<Serve> getServeByCond(Serve serve);

	// 按照Serve类里面的字段名称模糊查询 调用serveDAO里的getServeByLike配置
	public List<Serve> getServeByLike(Serve serve);

	// 按主键查询表返回单一的Serve实例 调用serveDAO里的getServeById配置
	public Serve getServeById(String serveid);

}
package com.service;

import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.entity.Ranks;

@Service("ranksService")
public interface RanksService {
	// 插入数据 调用ranksDAO里的insertRanks配置
	public int insertRanks(Ranks ranks);

	// 更新数据 调用ranksDAO里的updateRanks配置
	public int updateRanks(Ranks ranks);

	// 删除数据 调用ranksDAO里的deleteRanks配置
	public int deleteRanks(String ranksid);

	// 查询全部数据 调用ranksDAO里的getAllRanks配置
	public List<Ranks> getAllRanks();

	// 按照Ranks类里面的字段名称精确查询 调用ranksDAO里的getRanksByCond配置
	public List<Ranks> getRanksByCond(Ranks ranks);

	// 按照Ranks类里面的字段名称模糊查询 调用ranksDAO里的getRanksByLike配置
	public List<Ranks> getRanksByLike(Ranks ranks);

	// 按主键查询表返回单一的Ranks实例 调用ranksDAO里的getRanksById配置
	public Ranks getRanksById(String ranksid);

}


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