基于社交媒体的舆情分析与情感预测系统设计与实现选题表

毕业设计（论文）选题申请表

学院：人工智能学院 时间：

选题情况	选题名称	基于社交媒体的舆情分析与情感预测系统设计与实现
	教师姓名	刘玮	职称	副教授
	选题来源	£科研 £生产 £实验室建设R社会实践£理论研究 £其他
	选题类别	R设计£论文	适用专业	网络工程
	设计时间地点	2024-11-26至2025-5-23 湖南省长沙市浏阳市	上机时数	180
主要研究内容	数据爬取与存储：使用requests模块模拟浏览器爬取社交媒体数据信息，并使用BeautifulSoup（bs4）和正则表达式解析HTML，清洗数据后存储到数据库。 数据查看与搜索：允许用户查看社交媒体数据列表，并通过关键词搜索特定话题。 数据可视化分析：用户可以利用echarts.js生成的图表对社交媒体数据进行可视化分析，包括时间趋势图、情感分布图等。 情感分析：系统使用机器学习的朴素贝叶斯算法对内容进行情感分析，并展示分析结果。 词云图生成：使用jieba分词等工具生成词云图，展示社交媒体数据中的热点词汇。
目标和要求	目标：该设计的主要目标包括三点：第一，系统需实现对社交媒体数据的采集与存储，涵盖用户发帖、评论等舆情信息。第二，系统应能进行舆情分析，包括热点话题检测、趋势预测等，以揭示用户关注点和情感倾向。第三，系统需具备情感预测功能，通过机器学习算法预测用户未来的情感变化。 要求：本次设计基于Python的Flask框架与MySQL/SQLite数据库，主要完成以下任务：1.系统需具备友好的用户界面，便于用户查看分析结果和进行预测；2.系统应确保数据的安全性，保护用户隐私；3.系统需具有良好的扩展性，以适应社交媒体数据的不断增长和变化。通过测试，系统应能准确地进行舆情分析与情感预测，具备实际应用价值。
特色	该系统采用先进的信息技术，通过自动化处理和分析社交媒体数据，避免了传统人工分析的不足。它不仅能够高效捕捉舆情动态，预测用户情感变化，还能提高分析结果的准确性和可靠性。同时，该系统还具备实际应用前景，可为企业、政府等机构提供决策支持，助力其更好地了解公众需求和情感倾向。
成果 形式 与价值	成果形式：本设计以论文与系统结合的方式呈现，最终成果为一个功能完善的基于社交媒体的舆情分析与情感预测系统。 成果价值：该系统为用户提供了一个高效、准确的舆情分析与情感预测工具，有助于用户更好地把握社交媒体上的舆论动态和情感趋势，为决策制定提供有力支持。同时，该系统也展示了计算机技术在智能分析领域的重要作用，推动了互联网技术与日常生活的深度融合。