核心技术以及功能介绍:
- python编程语言，Django后端框架，Scrapy爬虫框架
- javascript编程语言，Vue前端框架，Element-plus组件库，axios请求库，windicss样式库，echarts可视化
- 核心算法：朴素贝叶斯情感分类，当爬虫抓取数据进行入库时，会对文本进行分析，分类出正向/中性/负向三种类别的情感，并给出正向情感的概率
-
功能模块包括：
a. 微博各所大学数据的展示与筛选查询，数据以瀑布流卡片形式展现，正向情感的文本用绿色背景，中性用灰色背景，负向以红色背景，方便用户一眼可以识别出该微博数据的情感倾向；
当用户点击卡片时，弹出对话框，显示该微博数据的详细信息，以及信息的关键词，以及饼图分析正负向的情感概率占比
b. 舆情分析模块，用饼图对数据库中所有的微博信息的情感占比进行分析，用柱状图对数据库中所有高校信息量进行top10排序分析，以及用词云图分析所有数据的关键词
c. 舆情预警模块，列出了各所大学近期的舆情情况，舆情的好坏将以绿色背景或红色背景显示，点击某所大学的时候，可以以线图形式分析出近期该所大学的正负情感的走向，当某天负向情感数量大于正向情感时，将该大学舆情状况标注为坏，用红色背景显示，否则以绿色显示
1.png
2.png
3.png
4.png
5.png
6.png
7.png
8.png
9.png
