基于Hadoop的微博舆情监测分析系统

作者：计算机学姐

开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。

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系统展示

【2025最新】基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。

后台界面

前台界面

摘要

本文介绍了基于大数据、大屏可视化、SpringBoot、Vue和MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。该系统利用大数据处理技术，对微博平台上的海量数据进行采集、分析和存储，通过Vue框架实现前端大屏可视化展示，为用户提供了直观、实时的舆情监测和分析结果。系统采用SpringBoot框架构建后端服务，MySQL数据库管理数据，确保了系统的稳定性和高效性。

研究意义

随着互联网的发展，微博等社交媒体已成为公众表达意见和情绪的重要渠道。舆情监测对于政府、企业和个人都具有重要意义。本研究通过构建微博舆情监测分析系统，能够及时捕捉和分析微博上的热点话题、情感倾向和舆论趋势，为决策提供科学依据。同时，系统的可视化展示功能提高了信息获取的便捷性和直观性，有助于用户快速理解舆情动态。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个高效、稳定的微博舆情监测分析系统及可视化系统，通过大数据技术实现对微博数据的全面采集和深入分析，利用大屏可视化技术将分析结果直观呈现给用户。系统需具备实时性、准确性和可扩展性，能够满足不同用户对舆情监测和分析的多样化需求。通过该系统的应用，可以显著提升舆情监测的效率和准确性，为政府、企业和个人提供有力的决策支持。

文档目录

1.绪论

[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)

[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)

[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)

[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术

[2.1 Java语言](#2.1 Java语言)

[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)

[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)

[2.4 SpringBoot框架](#2.4 SpringBoot框架)

[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析

[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)

[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)

[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)

[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)

[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)

[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)

[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)

[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)

[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)

[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)

[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)

[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)

[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)

[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)

[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计

[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)

[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)

[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)

[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)

[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现

[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)

[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试

[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)

[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)

[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)

[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)

[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)

[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)

代码

java 复制代码

@RestController  
@RequestMapping("users")  
public class UsersController {  
  
    @Autowired  
    private UsersService userService;  
  
    @Autowired  
    private TokenService tokenService;  
  
    /**  
     * 用户登录  
     * @param username 用户名  
     * @param password 密码  
     * @param captcha 验证码  
     * @param request 请求对象  
     * @return 登录结果  
     */  
    @PostMapping(value = "/login")  
    public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {  
        UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));  
        if (user == null || !user.getPassword().equals(password)) {  
            return R.error("账号或密码不正确");  
        }  
        String token = tokenService.generateToken(user.getId(), username, "users", user.getRole());  
        return R.ok().put("token", token);  
    }  
  
}

总结

本研究成功构建了基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。该系统通过大数据技术实现了对微博数据的全面采集和深入分析，利用Vue框架和大屏可视化技术实现了分析结果的直观展示。系统具备实时性、准确性和可扩展性，能够为用户提供有效的舆情监测和分析服务。本研究不仅丰富了舆情监测领域的技术手段，也为后续相关研究提供了有价值的参考和借鉴。

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