java计算机毕业设计地铁舆情管理系统（开题+程序+论文）

标签：java 数据库 信息 地铁 舆情 毕业设计 Java 开题 评估

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景

在当今城市化快速发展的进程中，地铁作为城市公共交通体系的核心组成部分，在人员运输方面发挥着不可替代的巨大作用。随着城市规模的不断扩张和人口的持续增长，地铁网络日益复杂，运营过程中的各类事务愈发繁多。在这个信息爆炸的时代，地铁运营中的任何一个环节，例如建设规划、票价调整、服务质量、安全事件等，都可能成为公众关注和讨论的焦点，从而形成地铁舆情。这些舆情信息传播迅速、影响范围广泛，如果缺乏有效的管理，可能会对地铁的正常运营造成干扰，严重时甚至可能引发社会不稳定因素。而且，公众对于地铁相关事务的关注度和参与度不断提高，他们期望能够通过多种渠道表达意见并得到回应，这也对地铁舆情管理提出了更高的要求。地铁舆情管理系统的构建，能够适应这种社会发展的需求，有助于更好地管理和应对地铁运营过程中的各种舆情信息。 [1]

二、研究意义

地铁舆情管理系统的研究意义重大。从地铁运营管理部门的角度来看，该系统能够有效地收集、整理和分析海量的舆情信息。借助这些信息，管理部门可以深入了解公众的需求、关注点以及对地铁运营的满意度，为决策提供有力支持。例如在应对突发事件时，能够根据舆情的动态及时调整应对策略，保障地铁的安全、高效运行。对于地铁运营企业而言，通过对舆情信息的深度分析，可以精准地发现运营中存在的问题与不足之处，从而为地铁的设施改进、服务优化提供参考依据。从公众层面来说，这个系统为公众提供了一个全面了解地铁运营情况的平台，增强了公众对地铁运营的信任和支持，有助于构建和谐、积极的公共交通环境，促进城市的可持续发展。 [1]

三、研究目的

本研究旨在构建一个地铁舆情管理系统，以实现对地铁舆情的全面管理。具体目的包括准确地采集来自各种渠道的地铁舆情信息，如社交媒体、新闻网站、论坛等；对采集到的舆情信息进行分类、筛选和存储，以便于后续的分析处理；通过建立科学合理的舆情评估模型，对地铁舆情进行定性和定量的评估，及时掌握舆情的发展态势；同时，为地铁运营管理部门、企业和公众之间搭建一个有效的沟通桥梁，提高地铁运营的透明度和公众参与度，最终保障地铁运营的稳定和可持续发展。

四、研究内容

（一）用户相关功能研究

1. 用户分类与权限管理
   • 地铁舆情管理系统涉及多种类型的用户，包括普通公众、地铁运营工作人员、舆情监测人员以及管理决策人员等。需要对不同类型的用户进行详细分类，根据其职能和需求赋予不同的权限。例如，普通公众可能只有查看公开舆情信息和提交简单反馈的权限；而舆情监测人员则具有收集、整理和初步分析舆情信息的权限；管理决策人员能够获取深度的舆情分析报告，并基于报告进行决策操作。
   • 研究如何实现用户的注册、登录以及身份验证等功能，确保系统的安全性和用户信息的保密性。
2. 用户交互功能
   • 构建用户与系统之间良好的交互界面。对于普通公众，提供简洁、易用的界面，方便他们查询地铁相关信息、浏览舆情动态、发表意见和建议等。例如，设计直观的搜索功能，让公众能够快速找到自己感兴趣的地铁舆情话题。
   • 对于地铁运营工作人员和舆情监测人员，提供专业的交互界面，便于他们进行舆情信息的录入、编辑、分析等操作。例如，提供数据可视化工具，帮助他们更直观地理解舆情数据。

（二）舆情信息功能研究

1. 舆情信息采集
   • 确定舆情信息的来源渠道，除了常见的社交媒体平台（如微博、微信公众号）、新闻网站、论坛等，还需要关注地铁官方网站、客服热线等内部渠道的信息。研究如何利用网络爬虫技术、数据接口等方式从这些渠道准确、高效地采集舆情信息。
   • 对采集到的信息进行预处理，如数据清洗，去除噪声数据（如广告、无关字符等），统一数据格式，以便后续的存储和分析。
2. 舆情信息存储与管理
   • 设计合理的数据库结构来存储海量的舆情信息。考虑采用关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）相结合的方式，对于结构化的数据（如用户信息、地铁基本运营数据等）使用关系型数据库存储，对于非结构化的舆情文本数据等采用非关系型数据库存储，以提高数据存储和查询的效率。
   • 研究如何实现对舆情信息的分类存储，例如按照舆情话题（如安全类、服务类、建设类等）、时间、地域等维度进行分类，方便快速检索和分析。
   • 建立数据备份和恢复机制，确保舆情信息数据的安全性和完整性，防止数据丢失。
3. 舆情信息分析与挖掘
   • 运用文本分析技术，对舆情信息中的文本内容进行词频统计、情感分析等。例如，通过词频统计找出舆情中经常出现的关键词，从而了解公众关注的热点话题；通过情感分析判断公众对地铁相关事件的态度是正面、负面还是中性的。
   • 利用数据挖掘算法，挖掘舆情信息中的潜在关系和规律。例如，分析不同舆情话题之间的关联度，或者找出影响舆情发展的关键因素等。

（三）舆情评估功能研究

1. 评估指标体系构建
   • 建立一套全面、科学的地铁舆情评估指标体系。指标可以包括舆情的传播范围（如阅读量、转发量等）、传播速度、影响程度（如对地铁客流量的影响、对地铁企业形象的影响等）、舆情的持续时间等。这些指标能够从不同角度反映舆情的特征和影响力。
   • 确定各个评估指标的权重，根据地铁运营的实际情况和研究经验，合理分配各个指标在整体评估中的权重，确保评估结果的准确性和科学性。
2. 舆情评估模型建立
   • 基于构建的评估指标体系，建立舆情评估模型。可以采用层次分析法、模糊综合评价法等数学模型，将定性的舆情信息转化为定量的评估结果。例如，利用层次分析法将复杂的舆情评估问题分解为多个层次的指标，通过两两比较确定各指标的相对重要性，进而计算出舆情的综合评估值。
   • 对舆情评估模型进行验证和优化，通过实际的舆情数据进行测试，不断调整模型的参数和结构，提高模型的准确性和可靠性。

五、拟解决的主要问题

1. 信息来源的广泛性与准确性
   • 地铁舆情信息来源众多且复杂，如何确保能够全面地覆盖各种渠道的信息，同时又能准确地筛选出与地铁相关的舆情信息是一个关键问题。不同渠道的信息格式、质量差异较大，需要克服数据采集过程中的技术难题，如应对反爬虫机制、处理数据格式不统一等问题。
2. 舆情分析的深度与准确性
   • 舆情信息大多为非结构化的文本数据，如何深入挖掘其中的含义，准确判断舆情的发展趋势和公众态度是需要解决的问题。传统的分析方法可能无法满足对大量文本数据的深度分析需求，需要研究和应用先进的文本分析和数据挖掘技术。
3. 用户需求的多样性与系统功能的匹配
   • 不同类型的用户对地铁舆情管理系统有着不同的需求，如何在系统功能设计上满足多样化的用户需求是一个挑战。例如，普通公众希望系统简单易用，而专业的舆情分析人员则需要更强大的分析功能，需要在系统架构和功能模块设计上进行权衡和优化。
4. 舆情评估的科学性与客观性
   • 建立科学、客观的舆情评估体系是一个难点。评估指标的选择和权重的确定需要综合考虑多方面因素，并且要能够适应不同类型的地铁舆情事件。同时，在实际评估过程中，如何避免主观因素的干扰，确保评估结果的可靠性也是需要解决的问题。

六、研究方案

1. 技术选型
   • 前端采用HTML + CSS + JavaScript + Vue等技术构建用户界面，实现良好的用户交互体验。后端采用Node.js+Express 构建服务器端应用程序，利用其高效、稳定的特性处理业务逻辑。数据库选择MySQL 5.7（关系型数据库）和MongoDB（非关系型数据库）相结合的方式存储数据。开发工具选择VSCode或HBuilderX，方便代码的编写和调试。
2. 数据采集与存储
   • 运用网络爬虫技术（如Python中的Scrapy框架）从外部网站采集舆情信息，对于地铁官方内部渠道的信息通过数据接口获取。按照设计好的数据库结构将采集到的数据进行分类存储，定期对数据进行备份。
3. 功能模块开发
   • 分模块开发用户管理、舆情信息管理和舆情评估等功能。采用敏捷开发方法，先开发核心功能模块，进行测试和优化后再逐步扩展其他功能。每个功能模块开发完成后进行单元测试，确保功能的正确性。
4. 系统测试与优化
   • 进行系统的集成测试，对整个地铁舆情管理系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。根据测试结果对系统进行优化，如优化算法提高舆情分析速度、修复安全漏洞等。

七、预期成果

1. 构建一个完整的地铁舆情管理系统，包括用户管理、舆情信息管理、舆情评估等功能模块，系统能够稳定运行，满足不同用户的需求。
2. 形成一套科学合理的地铁舆情评估指标体系和评估模型，能够准确地对地铁舆情进行评估，为地铁运营管理部门提供决策支持。
3. 撰写相关的研究报告和技术文档，详细记录地铁舆情管理系统的研究过程、功能实现、技术应用等内容，为后续的研究和开发提供参考。
4. 在学术期刊或会议上发表相关的论文，分享地铁舆情管理系统的研究成果和经验，推动该领域的学术研究和技术发展。

进度安排：

1、2022.11.17-2022.11.28 ：查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题；

2、2022.11.28-2022.12.04：在老师的指导下，完成开题报告；

3、2022.12.05-2023.01.15：根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计；

4、2023.01.15-2023.03.01：在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。

5、2023.03.01-2023.03.20: 将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

6、2023.03.20-2023.04.03：在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作；

7、2023.04.03-2023.04.16：进行毕业论文答辩；

参考文献：

[1] 冯志林. 冯志林. Java EE程序设计与开发实践教程[M]. 机械工业出版社: 202105. 353.

[2] 王南. Java编程在计算机应用软件中的应用特征与技术研究[J]. 信息记录材料, 2022, 23 (04): 130-132.

[3] 孟维成. 对基于Java语言实现数据库的访问研究[J]. 软件, 2022, 43 (02): 169-171.

[4] 杨知昊. Java Web编程中页面跳转乱码问题的解决方案[J]. 电子制作, 2020, (20): 67-68+63.

[5] 崔慧娟. MVVM模式在Android项目中的应用[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33 (06): 1-3.

[6] 梁雪峰. 项目化教学在Java Web网站开发课程中的探究与实践[J]. 电脑与信息技术, 2020, 28 (06): 71-74.

[7] 朱恒伟, 于士军, 马洪新. 面向企业需求的Java课程项目化教学改革研究[J]. 河北农机, 2020, (09): 87+110.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

系统部署环境：

数据库：MySQL 5.7: 流行的开源关系型数据库管理系统，用于存储和检索数据。

开发工具

1. Eclipse: 开源的集成开发环境（IDE），广泛用于Java应用开发。
2. IntelliJ IDEA: 一先进的IDE，用于Java开发，提供了丰富的工具和功能。

运行环境和构建工具

1. Tomcat 7.0: 开源的Java Servlet容器和Web服务器。
2. JDK 1.8: Java开发工具包，用于开发Java应用程序。
3. Maven 3.3.9: 用于项目构建和依赖管理的工具。

开发技术：

前端技术

1. HTML: 超文本标记语言，用于创建和设计网页的结构。
2. CSS: 层叠样式表，用于定义网页的布局和样式。
3. JavaScript (JS): 一种脚本语言，用于增加网页的交互性和动态功能。
4. Vue.js: 一种渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。

后端技术

1. Java: 广泛使用的编程语言，适用于构建跨平台应用。
2. Spring: 开源的Java平台，提供了全面的编程和配置模型。
3. MyBatis: Java持久层框架，支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。
4. Maven: 项目管理和构建自动化工具，用于Java项目。

开发流程：

• 在这种开发技术模式下，系统的开发流程主要是前端专注于使用Vue.js构建动态和响应式的用户界面，同时通过Ajax技术与后端进行数据交换，实现了前后端的逻辑分离。后端SPRINGBOOT框架结合了Spring的依赖注入和事务管理、SpringMVC的模型-视图-控制器架构以及MyBatis的数据持久化功能，为后端开发提供全面的支持。在部署阶段，前端编译生成的静态文件（HTML, CSS, JavaScript等）和后端编译的Java代码一同部署在Tomcat服务器上，从而使得整个Web应用能够在服务器上运行并被用户访问。

程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓

标签：java,数据库,信息,地铁,舆情,毕业设计,Java,开题,评估
From： https://blog.csdn.net/sryue08/article/details/143661765