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重大舆情舆论信息分析可视化系统

本系统在重大突发公共卫生事件为保证信息的权威性,确定性以及信息的公开透明。网络舆情不仅贯穿重大公共卫生事件爆发、发展和消亡始终,而且在重大公共卫生事件发展中起到重大影响。网络舆情传播速度快,影响广泛,具有一定的社会动员能力,既可以促进重大公共卫生事件解决,也有可能增加公众心理压力和社会恐慌,影响社会稳定和经济发展,破坏党和政府的形象,因此本系统通过不断地筛选,信息管理,可视化分析形成了舆论舆情分析系统,提高了用户的体验度。
 
随着互联网信息时代的到来,大量的信息涌现,会为谣言滋生提供空间。在舆论期间不实的信息四处蔓延,模棱两可的观点以讹传讹。这些不实信息,小则因其观念误导,影响公众认知,引起恐慌扰乱社会。严重危害社会生活。舆情信息管理在重大突发公共卫生安全事件中有着不可替代的作用。
二、本课题的基本任务、拟解决的主要问题,及其实现途径、方法和手段
(一)基本任务
1.预计能达到的基本目标
(1)用户管理系统:可以注册,登录成功进入页面,实现增删改查
(2)舆情信息管理系统:该模块是系统的重要组成部分,增删改查,舆情信息智能分词
(3)舆论空间数据可视化态势感知:可以查看不同时期的舆论走向
(4)实现检索、查询、增加、删除、修改、统计等一系列工作;
(5)舆论舆情数据分析与可视化:根据舆情信息的关键词进行排序、统计和情感分析
2.应达到的基本目标或基本要求是:
(1)程序交互性强,交互提示界面醒目,便于用户使用;
(2)充分考虑各个模块之间的调用问题,数据格式及变量命名统一;
(3)采用交互式设置模型参数,为使用者提供便利。
(4)采用数据或图形输出,满足人民对新冠舆论信息的即时掌握和分析的要求,增加居家和出行的安全性。
 
(二)拟解决的主要问题
1.权限问题:系统的管理会根据不同的ID分配不同的权限,我们在后台管理主要是根据权限使用系统的功能。因此要区分管理员权限和用户权限是一个要解决的问题。
2.获取爬虫数据,现在疫情期间的数据虽然在各种平台都能查询到,但是许多平台设置防爬机制,如何获取数据也将成为一大难题,而且再将获取的数据输入到系统,完成数据的预处理,再将结果反馈到前端页面是一个问题。
3.利用pyecharts进行数据可视化,里面涉及的插件有很多种,不同的版本要求不同,如何选择合适的版本才能更好的展示可视化大屏。
4.疫情期间数据庞大,可能会导致数据库存取不下如此庞大的数据,如何解决尚存在问题。
(三)实现的途径、方法和手段
1.实现途径
(1)前期调研,不断总结经验,不断改进升级完善自己的分析系统。
(2)参考近几年的文献,不断学习和巩固分析系统中所用的知识。
2.方法和手段
(1)数据获取:使用scrapy爬取数据;
(2)数据存储:将数据存取到mysql中,创建数据库,表,字段
(3)使用flask框架实现用户管理系统以及舆情信息管理系统
(4)使用python语言开发,js结合Echarts作为前端
(5)使用可视化工具pyecharts 实现可视化大屏
三、完成本课题所需工作条件(如工具书、计算机、实验、调研等),可能遇到的问题以及解决的方法和措施
(一)课题所需工作条件
1.操作系统:Windows系统
2.开发环境:PyCharm2019
3.数据库:MySQL 5.8
4.开发语言:python
5.开发技术:pythonweb(flask或Django框架)
6.浏览器:Chrome浏览器或Firefox浏览器
(二)可能遇到的问题及解决方法和措施
1.可能遇到的问题
(1)数据来源多种多样,需要过滤掉多余的信息
(2)智能分词算法若采用HMM算法,它会自动识别他们能够组成词语的概率对其进行组合。关闭之后就意味着组件不会对陌生词进行识别。最适合本系统分词的算法应采用jieba算法实现比较容易实现
(3)实现可视化大屏,使用的pyecharts的版本需要不断变化和调节
2.解决方法和措施
(1)数据库连接,加载MySQL数据库驱动,测试连接;
(2)做好参数配置,仔细检查程序
 

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