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基于 Django 的校园舆情监测分析系统设计与实现

PythonDjangojiebaEChartsMySQL

专业方向:软件工程 / 计算机科学与技术 · 类型:NLP/知识图谱 · 预计 15 人日

一、选题背景

校园论坛与社交平台上的舆情在短时间内发酵,人工浏览难以及时发现负面倾向与热点话题。

二、设计目的与意义

对采集的帖子与评论做分词、关键词抽取与情感倾向判断,输出热点排行与预警。

三、主要任务与内容

普通用户

  • 按关键词检索舆情
  • 查看热点排行与情感分布
  • 订阅关注话题

管理员

  • 监测词与数据源配置
  • 预警规则设置
  • 报告导出

四、技术要求

  • 中文文本预处理:分词、去停用词、关键词抽取(TF-IDF)
  • 情感倾向或意图分类模型与阈值调优
  • 图谱 / 标签体系的数据建模与可视化展示
  • 分析任务提交与异步处理、结果缓存

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

短文本与网络用语的判断准确率;热点聚类的时效性。

需要现成项目?

成品库里有已完成的源码与配套文档(任务书 / 开题报告 / 论文)。

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备注 BS

csbysj2020ACE2487

也可在 B 站 看演示