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1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：Python语言、Django框架、MySQL、Echarts可视化、Scrapy爬虫、朴素贝叶斯情感分类
功能：Scrapy爬取校园微博→朴素贝叶斯情感分类→Echarts饼图/柱状图/词云→负面情感超标自动预警→Django后台瀑布流展示
研究背景：高校舆情突发性强，人工巡检效率低；急需自动化监测与预警平台。
研究意义：将"爬虫-分类-可视化-预警"完整链路封装成Django Web系统，为宣传部、学工处提供实时舆情仪表盘，也可作为毕业设计、大数据实训的示范模板。
2、项目界面
（1）数据中心
（2）舆情分析
（3）舆情预警
（4）情感分析
（5）词云图分析
（6）后台数据管理
（7）注册登录
3、项目说明
摘要
随着社交媒体迅猛发展，校园舆情突发性强、传播速度快，传统人工巡检效率低，难以及时发现潜在风险。本系统基于Python+Django开发，使用Scrapy框架定时爬取校园微博，通过朴素贝叶斯分类器完成情感极性判断；前端采用Vue+Element-Plus+ECharts，以瀑布流、饼图、柱状图、词云、折线图等多种形式展示舆情走势；当负面情感占比超过设定阈值时自动触发预警通知，支持短信/WebSocket推送。系统架构分为用户界面层、应用层、业务逻辑层、数据存储层：界面层使用Bootstrap/Layui响应式布局；应用层基于Django路由与视图，提供RESTful API；业务层封装爬虫调度、情感计算、预警策略、权限管理；存储层采用MySQL，通过pymysql实现高效读写与事务控制。整体代码开源、部署文档齐全，是毕业设计、大数据实训、高校舆情监测的理想模板。
关键词：舆情监测；情感分析；Python；朴素贝叶斯；Django
系统总体架构
① 用户界面层：Vue+Element-Plus，瀑布流卡片按情感色彩区分边框，点击弹窗查看详情；ECharts实现情感占比、信息量排名、舆情趋势、词云可视化。
② 应用层：Django负责路由分发、JWT用户认证、RESTful API接口、定时任务调度。
③ 业务逻辑层：Scrapy-redis分布式爬虫定时抓取校园超话；jieba+snownlp清洗分词；朴素贝叶斯计算pos/neg概率；预警模块对比滑动窗口负面率，超标即写MySQL并推送给管理员。
④ 数据存储层：MySQL存储微博正文、用户、评论、情感分值、预警记录；Redis缓存高频热词与当日统计，提高 dashboard 响应速度。
功能亮点
- 爬虫防封：随机UA、IP代理池、Cookie池、Sign算法破解，支持断点续爬与增量更新。
- 情感计算：在SnowNLP语料基础上加入5千条校园领域标注文本重训练，负面召回率提升12%。
- 舆情预警：支持多级阈值、多渠道推送（邮件+短信+WebSocket），预警记录可回溯、可导出。
- 数据可视化：饼图、柱状图、折线图、词云、地图四色分布，一键导出PNG/CSV。
- 后台管理：超级管理员可动态配置爬虫频率、敏感词库、预警参数；普通用户仅查看授权范围数据。
4、核心代码
python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import sys
import gzip
import marshal
from math import log, exp
from ..utils.frequency import AddOneProb
class Bayes(object):
def __init__(self):
self.d = {}
self.total = 0
def save(self, fname, iszip=True):
d = {}
d['total'] = self.total
d['d'] = {}
for k, v in self.d.items():
d['d'][k] = v.__dict__
if sys.version_info[0] == 3:
fname = fname + '.3'
if not iszip:
marshal.dump(d, open(fname, 'wb'))
else:
f = gzip.open(fname, 'wb')
f.write(marshal.dumps(d))
f.close()
def load(self, fname, iszip=True):
if sys.version_info[0] == 3:
fname = fname + '.3'
if not iszip:
d = marshal.load(open(fname, 'rb'))
else:
try:
f = gzip.open(fname, 'rb')
d = marshal.loads(f.read())
except IOError:
f = open(fname, 'rb')
d = marshal.loads(f.read())
f.close()
self.total = d['total']
self.d = {}
for k, v in d['d'].items():
self.d[k] = AddOneProb()
self.d[k].__dict__ = v
def train(self, data):
for d in data:
c = d[1]
if c not in self.d:
self.d[c] = AddOneProb()
for word in d[0]:
self.d[c].add(word, 1)
self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys()))
def classify(self, x):
tmp = {}
for k in self.d:
tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total)
for word in x:
tmp[k] += log(self.d[k].freq(word))
ret, prob = 0, 0
for k in self.d:
now = 0
try:
for otherk in self.d:
now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])
now = 1/now
except OverflowError:
now = 0
if now > prob:
ret, prob = k, now
return (ret, prob)🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
5、源码获取方式
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