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山东大学舆情研究中心_舆情系统

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山东大学舆情研究中心_舆情系统项目结题总结一、项目背景二、技术要点三、功能介绍1、服务器端（1）启动服务器一、项目背景对于一所高校来说一个好的风评有着十分重要的作用，拥有一个良好的口碑，能吸引更多的生源、引进更多的人才，学校的综合素质能力也会因此提升，因此我们小组选择了《山东大学舆情分析系统》这一题目，通过搜集百度新闻、央视新闻、今日头条、齐鲁网、新浪、网易新闻、微博、知乎等网站的有关信息，对搜集到的文本信息所进行的分词、统计处理，将结果绘制成可视化的热度词条、情感倾向变化图，并实时展示在网站上，以此来更直观的了解山大的实时风评。

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项目结题总结

一、项目背景

对于一所高校来说一个好的风评有着十分重要的作用，拥有一个良好的口碑，能吸引更多的生源、引进更多的人才，学校的综合素质能力也会因此提升，因此我们小组选择了《山东大学舆情分析系统》这一题目，通过搜集百度新闻、央视新闻、今日头条、齐鲁网、新浪、网易新闻、微博、知乎等网站的有关信息，对搜集到的文本信息所进行的分词、统计处理，将结果绘制成可视化的热度词条、情感倾向变化图，并实时展示在网站上，以此来更直观的了解山大的实时风评。

二、技术要点

在本项目中，我们主要选用python语言。

在爬虫方面，我们采用Scrapy爬虫框架，首先对上述若干带有搜索引擎的入口网站进行一级爬取，该层主要爬取网页中以“山东大学”为关键字的搜索结果
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其次将对一级爬取中获得的网页链接进行二级爬取，该层主要爬取相关页面中的“相关推荐”、评论等内容。
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对于大部分网站中常见的反爬虫技术，我们采用了请求头随机UA、资源延时下载、cookie保存状态等来掩盖我们的爬虫，防止其被反爬虫技术识别。

在分词方面，我们采用的是python的pkuseg库，并加入了我们自己生成的停用词词库、保留词词典等，以进一步优化分词结果。在情感分析方面，我们使用词的情感倾向表，通过各个词的权值对热词、评论进行情感分析。

在网页展示方面，我们采用了Vue的前端和Django的后端，以便能与爬虫和分词模块更好的兼容。

三、功能介绍

1、服务器端

（1）启动服务器

我们的项目是在python的虚拟环境中运行，目前运行过程已经可以脱离编译器。因此我们首先进入python虚拟环境，进入django项目目录下，输入：

python manage.py runserver 0.0.0.0:8080

在这里插入图片描述

（2）后台主系统（控制爬虫、分词、分析模块）

  • 后台主系统将在服务器启动时自动开启
  • 主系统将在每天凌晨4~5点开启核心系统（爬虫、分词、分析模块）
  • 主系统可以使用以下命令：
    • “start”：开启主系统
    • “stop” / “end”：关闭主系统
    • “exit”：退出主系统
    • ”help“：查看帮助信息
  • 在核心系统运行时，无法关闭、退出主系统

（3）关闭服务器

关闭服务器前，需优先关闭主系统，再手动关闭服务器cmd窗口

2、网页端——未登录

（1）首页

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（2）总览

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（3）登录 / 注册

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3、网页端——用户端

（1）单个热词查询

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（2）单个热词信息

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（3）热词相关网页查询

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（4）总览——登陆后

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4、网页端——管理员端

（1）热词管理

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（2）网页管理

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（3）链接管理

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（4）用户管理

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（5）增加管理员

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（6）管理后台主系

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四、Github项目地址

https://github.com/STK425/django_vue

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