个人简介
一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等
开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
感谢大家的关注与支持！
各位老师好，我的毕业设计题目是《基于Python的新闻热点舆情分析系统的设计和实现》。这个系统主要为了解决网络舆情监控的需求，通过Python爬虫技术从新闻网站、论坛、博客等平台采集舆情数据，然后利用Hadoop进行大数据处理，最后通过B/S架构的Web系统实现舆情检索、情感分析和可视化展示功能。系统分为四大模块：舆情采集模块负责数据爬取和存储；舆情检索模块提供关键词搜索功能；舆情分析模块对文本进行情感倾向性分析；舆情展示模块通过Vue前端实现数据可视化界面。技术栈主要采用Python爬虫、Hadoop大数据框架、Spring Boot后端、Vue前端和MySQL数据库。
评委老师： 请简单说明一下，为什么选择Python作为开发语言？它相比其他语言有什么优势？
答辩学生： 老师好，我选择Python主要是因为它比较简单易学，我基础比较薄弱，Python语法清晰，上手快。另外Python有很多成熟的爬虫框架比如Scrapy，还有丰富的数据处理库比如pandas、jieba分词等，可以直接调用，不需要从头写很多代码。而且网上关于Python爬虫的教程和示例代码很多，遇到问题容易找到解决方案，对基础不好的学生比较友好。
评委老师： 你提到要用Hadoop架构，能说一下Hadoop在你的系统中具体做什么工作吗？会不会太复杂了？
答辩学生： 老师，Hadoop主要是用来处理大量爬取下来的舆情数据的。因为新闻数据量可能很大，单台电脑存不下或者处理很慢，Hadoop可以把数据分布式存储在多台机器上，并行处理加快分析速度。不过我考虑到自己基础较弱，可能不会搭建完整的Hadoop集群，主要还是用Hadoop的HDFS存储数据和MapReduce做简单的分布式计算，重点会放在单节点的伪分布式环境上先实现基本功能，保证能跑起来就行。
评委老师： 系统的核心是舆情分析，你准备如何实现对新闻文本的情感倾向判断？具体用什么方法？
答辩学生： 我计划先用比较基础的方法实现情感分析。首先用jieba分词对新闻评论进行分词，然后加载一个情感词典（比如知网情感词典），统计文本中正面词和负面词的数量，通过简单的加权计算得出情感倾向得分。如果正面词多就判断为正面，负面词多就判断为负面。这种方法原理简单，代码实现也不复杂，适合我目前的水平。后期如果时间允许，可能会尝试用SnowNLP这个现成的库来优化一下准确率。
评委老师： 你的系统需要爬取很多网站数据，如果遇到反爬虫机制，比如IP被封或者需要验证码，你准备怎么解决？
答辩学生： 这个问题我确实考虑过。我打算先从比较简单的网站入手，比如一些没有严格反爬措施的新闻网站。对于基本的反爬，我会设置爬取间隔时间，比如每爬一条新闻暂停几秒，不要太频繁。如果还是被封，就用代理IP池，找一些免费的代理IP轮流使用。验证码的话，因为识别比较复杂，我可能会先跳过需要验证码的网站，或者手动处理少量验证码。总之就是尽量规避困难，保证基本功能能实现。
评委老师： 你的系统创新点在哪里？和现有的舆情系统相比有什么区别？
答辩学生： 老师，我的系统创新点不算特别高，主要是面向个人和小型机构使用的轻量级舆情分析工具。现在大部分舆情系统都是大型商业化的，部署复杂成本高。我的系统会尽量简化，做到一键部署，界面友好，让普通用户也能用。另外我会在可视化展示上多下功夫，用Vue做出比较美观的图表展示，让舆情走势一目了然。重点是把基本功能做完整做稳定，而不是追求特别高深的技术创新。
评委老师： 请说一下，如果开发时间紧张，你会优先保证哪个模块的功能完整实现？
答辩学生： 如果时间不够，我会优先保证舆情采集和舆情展示这两个模块。因为采集是数据源，没有数据其他都无从谈起；展示是用户能直接看到的，必须保证界面能正常运行，数据能正确显示。舆情检索可以简化成基础的关键词搜索，舆情分析可以先只做最基础的正面负面统计。这样即使功能简单，也能形成一个完整可用的系统流程。
评委老师： 最后问一个基础问题，你的系统主要面向哪些用户？能解决用户的什么实际问题？
答辩学生： 我的系统主要面向小型企业、学校或者个人用户。比如学校可以监控校园相关的网络舆情，及时发现负面信息；小型企业可以关注产品口碑和竞争对手动态；个人可以用来追踪自己关心的话题热度。解决的问题就是让用户以较低成本、较简单的方式了解网络上的舆论动向，不需要雇佣专业技术人员，通过我的系统就能直观地看到舆情分析结果。
评委老师评价与总结：
XX同学，整体来看，你的开题报告思路比较清晰，对系统的功能模块和技术路线有基本的规划，能够结合自己的实际能力制定可行的技术方案，这是值得肯定的。你对自己基础薄弱有清醒认识，没有选择过于复杂的技术点，而是采取"先实现基本功能，再考虑优化"的务实策略，这符合毕业设计的要求。
需要注意的是：第一，Hadoop大数据技术对于单机系统可能过于重量级，建议评估是否真的需要，如果数据量不大，可以直接用MySQL或SQLite存储，简化开发难度；第二，情感分析是最核心的功能，建议多测试几种简单算法对比效果，确保准确性；第三，在论文撰写时要突出系统设计思路和遇到的问题及解决方法，代码实现部分可以适当简化。
希望你能够按照开题报告的计划稳步推进，遇到困难及时与指导老师沟通，按期完成毕业设计任务。预祝你答辩顺利！
以上是某同学的毕业设计答辩的过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告，可发送使用或参考。文末或底部来联xi可免费获取
最后
有时间和有基础的同学，建议自己多花时间找一下资料（开题报告、源码）自己独立完成毕设，需要开题报告内容、源码参考的，可以联xi博主，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。