基于Python爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统【附源码】

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基于Python爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统

效果如下：

系统登录界面

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注册页面界面

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管理员主界面

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用户界面

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网络舆情管理界面

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看板详细页面

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系统简介界面

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用户主界面

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网络舆情界面

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研究背景

随着网络空间舆论的日益活跃，其对社会事件的影响愈发显著。企业和组织需要及时掌握网络上的正面或负面信息，以便做出快速反应，维护形象或改进产品。政府部门也需关注网络舆情，以更好地理解民意，指导政策制定和社会管理。基于爬虫与文本挖掘技术的舆情监控系统能够自动地从广泛的网络资源中收集数据，并通过文本分析揭示关键趋势和洞察，为决策者提供科学依据。系统的应用有助于预警潜在的危机，防患于未然，同时为市场营销、公共关系等领域的策略制定提供支持。综上所述，研究和开发高效的网络舆情监控系统，不仅能够增强信息处理能力，还能提升决策质量，对社会经济发展和网络空间治理均具有深远的影响。

研究意义

在信息时代的浪潮中，互联网已成为人们获取和交换信息的主要平台。社交媒体、新闻网站、论坛和博客等网络媒介上每时每刻都在产生海量的数据。这些数据反映了公众的意见、情感和态度，对于政府、企业乃至个人都蕴含着巨大的价值。由于网络数据的庞大体量和实时更新的特点，人工监测和分析变得异常困难。如何有效利用技术手段对网络舆情进行监控和分析，成为了一个亟待解决的问题。基于此，开发一款能够自动化爬取网络数据并运用文本挖掘技术进行分析的网络舆情监控系统，对于把握网络舆论导向、了解民意动态具有重要的实践意义。

可行性分析

技术可行性分析

技术可行性分析基于现在web水平、软硬件水平能否开发出网络舆情监控系统，经过对市面常见网络舆情监控系统了解研究对比，以及此次网络舆情监控系统的估测，预计在技术方面开发本系统是可行的。第一，Python语言发展成熟且市面十分流行，由Python完成本网络舆情监控系统的开发、调试，结合市面成熟的集成开发软件辅助开发，且本电脑配置win10系统，足够满足本次网络舆情监控系统开发。第二，验证技术发展迅速，使得本网络舆情监控系统安全性很高。综上所诉，开发本网络舆情监控系统完全可行。

经济可行性分析

经济可行性分析，就是分析在现有经济情况下能否完成本网络舆情监控系统的开发。下面对本系统开发、运行、维护的相关费用评估，以及投入到社会完成系统可能费用进行估算。网络资源丰富，本网络舆情监控系统只需使用任选一开源服务器即可，此方面无需投入费用。开发阶段，由于本网络舆情监控系统不属于大型系统，常规的电脑就可完成开发，不用购置相关硬件设备。软件方面，本系统只需使用网上免费下载的软件即可完成开发，这些软件在使用时简单易懂，无需培训，因此这方面也无需投入费用。由于本系统不属于大型系统，运行时候电费可以忽略不记。网络舆情监控系统作为自己毕设，由本人开发即可完成，无需人力费用。综上，整个系统开发花费很少，所以本网络舆情监控系统在经济上可行。

环境运行可行性分析

软件在能否在客户端使用并发挥效益的制约关键就是运行环境。计算机普及，现在人们接触各类系统频繁，日常生活使用计算机无障碍。并且该网络舆情监控系统页面简单，通过显示页面引导即可完成本网络舆情监控系统删除、增加、修改等功能。对计算机要求低，门槛低，通过常用浏览器即可使用本网络舆情监控系统。因此在运行环境方面，本网络舆情监控系统易于接受，是可行的。

测试目的

在网络舆情监控系统的开发周期中，系统测试是必不可少且考验耐心的过程。其重要性在于，它是保证系统质量和牢靠性的最后一道关，也是整个系统开发过程的最后一次检查。
系统测试主要是为了避免用户在使用时发生问题，增强用户体验感，为了不影响用户的使用，我们需要从多角度、多思路去考虑系统可能遇到的问题，通过不同的模拟场景来发现缺陷并解决问题。在测试的过程中也可以了解到该系统的质量情况，系统功能是否健全，系统逻辑是否顺畅。一个合格的系统测试过程完成后将大大提升系统质量和使用感。测试的目标是验证系统是否符合需求规格说明书的定义，并找出与需求规格说明书不符合或与之冲突的内容。测试过程中一定站在用户的角度考虑问题，避免一些不切实际的场景，浪费测试时间，从而可能会引起问题导致预期结果与实际结果不符。

代码：

import smtplib  
from email.mime.text import MIMEText  
  
# 假设我们有一个阈值，当情感极性低于这个值时触发报警  
POLARITY_THRESHOLD = -0.1  
  
# 检查情感极性并触发报警（这里以发送电子邮件为例）  
for title, sentiment in zip(titles, [TextBlob(title).sentiment for title in titles]):  
    if sentiment.polarity < POLARITY_THRESHOLD:  
        # 发送报警邮件  
        sender = '[email protected]'  
        receiver = '[email protected]'  
        subject = 'Negative Sentiment Detected'  
        body = f"Title: {title}\nPolarity: {sentiment.polarity}\nSubjectivity: {sentiment.subjectivity}"  
        message = MIMEText(body, 'plain')  
        message['From'] = sender  
        message['To'] = receiver  
        message['Subject'] = subject  
  
        with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as server:  
            server.login('your_email_username', 'your_email_password')  
            server.sendmail(sender, receiver, message.as_string())  
  
# 注意：在实际应用中，你应该使用更安全的方法来存储和访问电子邮件凭据（例如环境变量或加密的配置文件）。

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基于Python爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统【附源码】