二、任务：

本任务旨在构建一个基于大数据技术的舆情分析与监控系统，具备数据采集、预处理、存储、分析、实时监测、预警和可视化展示等功能。

数据采集模块会使用Python编程语言，结合Scrapy等爬虫框架能够实时采集社交媒体、新闻网站等平台的舆情数据。数据预处理模块使用Pandas等数据处理库，实现数据预处理功能对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理。数据存储模块使用MySQL等关系型数据库存实现数据存储功能，存储预处理后的舆情数据和分析结果。数据分析模块使用NLTK、TextBlob等自然语言处理库，结合机器学习算法，实现数据分析功能，如提供情感分析、主题挖掘、趋势预测等舆情分析功能。实时监测与预警模块使用Spark Streaming等实时数据处理框架，实现实时监测与预警功能，能够实时监测舆情变化，及时发现并处理负面舆情。可视化展示模块使用Echarts等可视化库，结合Flask等Web框架，实现可视化展示功能，提供直观、易用的可视化界面，方便用户查看舆情分析结果和趋势。用户管理与权限控制模块使用Django等Web框架，结合RBAC等权限控制模型，实现用户管理与权限控制功能，确保数据安全和系统稳定。

三、要求：

1、数据采集与整合

• （1）多源数据采集：系统应能够从微博、微信、新闻网站、论坛、博客、视频平台等多个渠道自动采集数据。

• （2）实时数据抓取：支持实时或定时抓取数据，确保信息的时效性。

• （3）数据去重与清洗：在数据采集过程中，自动去除重复信息，清洗无用或错误信息，提高数据质量。

2、数据处理与分析

（1）自然语言处理（NLP）：利用NLP技术对文本数据进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理，为后续分析打下基础。

• （2）情感分析：分析文本数据的情感倾向，判断是正面的、负面的还是中性的，有助于了解公众对某一事件或话题的态度。

• （3）主题识别与聚类：自动识别文本数据的主题，并将相似主题的内容聚类在一起，便于用户快速了解舆情热点。

• （4）趋势预测：基于历史数据，利用机器学习算法预测舆情趋势，为用户提供前瞻性信息。

3.实时监测与预警

（1）实时监测：对特定关键词、话题或事件进行实时监测，一旦发现新的相关信息，立即通知用户。

• （2）预警机制：当监测到舆情信息的某些指标（如情感倾向、传播速度、讨论热度等）达到预设的阈值时，自动触发预警，通过邮件、短信或APP推送等方式通知用户。

• （3）数据可视化：利用图表、仪表盘等形式，将复杂的舆情数据以直观、易懂的方式呈现出来，便于用户快速理解舆情动态。

• （4）报告生成：自动生成舆情分析报告，包括舆情概况、热点话题、情感倾向、趋势预测等内容，供用户参考。

4.用户管理与权限控制

4.       （1）用户注册与登录：支持用户注册和登录功能，确保用户信息的安全性。

• （2）权限管理：根据用户的角色和权限，控制其对系统的访问和操作范围，确保数据的安全性和隐私性。