微博舆情分析预测系统 是一个用于监控、分析和预测社交媒体平台（如微博）上的公众舆情趋势的社交网络舆情分析系统。该系统利用深度学习、自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从大量社交媒体数据中提取有价值的舆情信息，帮助政府、企业及其他组织及时了解公众态度、应对突发事件并优化决策。📈
通过强大的数据采集与处理能力，微博舆情分析预测系统实现了实时数据收集、情感分析、话题分类和舆情预测等功能，确保用户能够在复杂多变的社交网络环境中获得准确、全面的舆情洞察。系统采用模块化设计，易于维护和扩展，旨在为用户提供一个高效、可靠的舆情分析工具，助力各类组织在信息化时代做出明智决策。
- 实时数据采集：通过网络爬虫技术，从微博等社交平台实时获取用户生成内容。
- 数据清洗与处理：对采集到的数据进行预处理，包括分词、去停用词、表情符号和网址的去除等。
- 话题分类：利用机器学习和自然语言处理技术，对帖子和评论进行自动话题分类。
- 情感分析：分析文本中的情感倾向（正面、中性、负面），帮助理解公众情绪。
- 舆情监控与预测：实时监控舆情变化，并基于历史数据预测未来的舆情趋势。
- 数据可视化：通过图表和图形直观展示分析结果，便于用户理解和决策。
- 用户管理：提供用户注册、登录和会话管理功能，确保系统的安全性和个性化服务。
按照以下步骤在您的系统上运行该项目。
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克隆仓库：
git clone https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem.git cd Weibo-Public-Opinion-Analysis-System -
创建并激活虚拟环境（可选）：
conda create -n weibo_opinion_analysis python=3.8 conda activate weibo_opinion_analysis
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安装依赖：
pip install -r requirements.txt
-
配置MySQL数据库：
- 运行
createTables.sql创建所需的数据库表。 - 修改
config.py中的数据库连接配置，确保与您的MySQL设置匹配。
- 运行
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启动Flask应用：
python app.py
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访问应用： 打开浏览器，访问
http://localhost:5000以使用系统。
微博舆情分析预测系统采用了一系列现代技术，以确保其高效性和可扩展性：
- Flask - 轻量级的Web应用框架。
- MySQL - 关系型数据库，用于存储采集和处理的数据。
- Scrapy - 强大的网络爬虫框架，用于数据采集。
- Jieba - 中文分词工具，用于文本预处理。
- SnowNLP - 中文自然语言处理库，用于情感分析。
- BERT - 预训练的语言模型，用于话题分类。
- Pandas - 数据分析和处理库。
- Matplotlib - 数据可视化库。
- Scikit-learn - 机器学习库，用于模型训练和评估。
- TensorFlow 或 PyTorch - 深度学习框架，用于高级模型开发。
我们欢迎您的贡献！以下是参与项目的步骤：
- Fork 本仓库。
- 创建您的功能分支 (
git checkout -b feature/新功能)。 - 提交您的更改 (
git commit -m '添加新功能')。 - 推送到分支 (
git push origin feature/新功能)。 - 打开一个 Pull Request。
请确保在提交之前运行所有测试，并遵循项目的编码规范。
本项目采用 GPL-2.0 License 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。
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有任何问题或建议，欢迎通过以下方式联系我们：
- GitHub Issues: 创建新问题
- 邮箱: [email protected]
感谢以下这些优秀的贡献者：