Python高校舆情分析监控系统
项目简介
本项目是一个基于Python的高校舆情分析监控系统，旨在通过网络爬虫技术从贴吧和微博等平台抓取高校相关舆情数据，并利用自然语言处理（NLP）算法对数据进行分析和监控。系统采用Flask框架作为后端，前端使用HTML、CSS和jQuery进行页面展示，数据库则使用MySQL进行数据存储和管理。
主要功能
- 舆情数据抓取：
- 通过网络爬虫技术从贴吧和微博等平台抓取高校相关的舆情数据。
- 支持定时任务，自动更新舆情数据。
- 舆情数据分析：
- 使用TD-IDF算法对抓取的舆情数据进行关键词提取和分析。
- 结合NLP算法对舆情数据进行情感分析，判断舆情的正面、负面或中性倾向。
- 舆情监控与预警：
- 实时监控舆情数据，当检测到负面舆情或异常情况时，系统会自动发出预警通知。
- 支持自定义预警规则，根据不同的关键词或情感倾向设置不同的预警级别。
- 数据存储与管理：
- 使用MySQL数据库进行舆情数据的存储和管理。
- 支持数据量重置，通过
TRUNCATE TABLE tablename命令清空数据表，重新开始数据采集。
技术栈
- 后端框架：Flask
- 前端技术：HTML、CSS、jQuery
- 编程语言：Python 3.9
- 数据库：MySQL
- 自然语言处理：TD-IDF、NLP算法
安装与使用
- 环境配置：
- 确保已安装Python 3.9及以上版本。
- 安装所需的Python依赖包，可以通过
pip install -r requirements.txt命令进行安装。
- 数据库配置：
- 创建MySQL数据库，并配置数据库连接信息。
- 运行数据库初始化脚本，创建所需的表结构。
- 启动系统：
- 运行Flask应用，启动舆情分析监控系统。
- 访问系统前端页面，开始使用舆情分析和监控功能。
注意事项
- 在使用爬虫抓取数据时，请遵守相关网站的Robots协议，避免对目标网站造成过大压力。
- 定期清理数据库中的历史数据，避免数据量过大影响系统性能。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如果您有任何建议或问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。