1、项目介绍技术栈python语言、spark、Hadoop、hive、Django框架、Echarts 可视化、requests爬虫、深度学习Fnn前馈神经网络、snownlp情感分析、基于spark大数据技术小红书舆情分析可视化预测系统2、项目界面1系统首页数据大屏面板2数据中心小红书笔记数据、评论数据3小红书笔记类型分析4小红书笔记分析5小红书笔记评论分析6小红书笔记热词分析7小红书笔记舆情分析8小红书笔记评论数据9小红书笔记词云图分析11小红书笔记点赞量预测12注册登录3、项目说明3、项目说明功能模块数据采集注册登录首页数据统计、top笔记点赞评论分析柱状图、点赞Top评论、笔记类型统计分析、小红书笔记数据概览小红书笔记数据列表列表展示小红书笔记数据详情页笔记内容、笔记时间、话题、图片展示、发表评论功能修改个人信息修改密码笔记类型分析各类型点赞收藏评论均值分析、各类型总热度分析、笔记分析笔记收藏区间分析、笔记点赞最值分析、评论分析评论点赞与回复量max值分析、评论点赞区间分析热词分析选择热词进行分析包括时间线分析、热词类型分布情感分析情感类型统计分析、热词top10、情感得分区间统计笔记词云图分析点赞量预测选择类型、收藏量、评论量输出点赞量预测结果后台管理笔记数据管理、用户管理摘 要小红书每天会产生大量笔记数据但传统方法处理这些数据、分析舆情趋势以及预测热门程度时效果都不够好。为此本文设计并实现了一套基于 Spark 技术的小红书舆情分析可视化预测系统帮大家更好地处理和分析小红书数据。系统用 Python 作为主要开发语言搭配 Spark、Hadoop、Hive 这些工具来处理海量数据用爬虫Requests 和 Selenium抓取小红书的公开数据用 Django 搭建网页框架Echarts 制作数据图表还用到 FNN 模型和 SnowNLP 工具分别做点赞量预测和评论情感分析形成了从抓数据、存数据、分析数据到展示结果的完整流程。研究主要实现了四个核心模块基础功能模块里能合法抓取小红书的笔记内容、发布时间、话题标签、点赞收藏等数据抓取成功率不低于 90%同时做了注册登录功能支持多种注册方式密码加密保存还分了普通用户和管理员两种权限数据展示模块里首页能看到核心数据和图表比如点赞多的笔记柱状图、笔记类型分布饼图笔记列表能按点赞、时间等排序和分页加载详情页能看完整笔记信息还能发表评论数据挖掘分析模块里会计算不同类型笔记的平均互动数据和总热度统计笔记收藏区间、点赞最多最少的笔记分析评论的点赞和回复情况提取热门词并看它的时间变化和类型分布用 SnowNLP 分析评论是正面、负面还是中性还能生成词云图预测模块里根据笔记类型、收藏量、评论量用 FNN 模型预测笔记的点赞量用户在界面上就能看到预测结果。这套系统能及时掌握小红书的舆情动态它不仅能帮企业做更精准的营销帮监管部门关注舆情对学习社交媒体大数据分析也有实际意义。关键词小红书spark大数据数据分析可视化目录摘 要 1Abstract 2一、引言 31.1 研究背景与意义 41.2 国内外研究现状 41.3 研究目标与内容 51.4 研究方法 7二、关键技术概述 72.1 Spark 大数据处理框架 72.2 Hadoop 与 Hive 82.3 Django 框架 92.4 Echarts 可视化 102.5 Requests 爬虫与 Selenium 爬虫 102.6 深度学习 Fnn 前馈神经网络 112.7 SnowNLP 情感分析 12三、系统需求分析 123.1 功能需求 133.2 性能需求 153.3 安全需求 16四、系统设计 164.1 总体架构设计 164.2 功能模块设计 18五、系统实现 245.1 开发环境搭建 245.2 数据采集模块实现 285.3 用户模块实现 315.4 数据展示 35六、系统测试 356.1 测试环境与工具 356.2 功能测试 356.3 性能测试 376.4 安全测试 386.5 测试结果总结 38七、结论与展望 387.1 研究成果总结 397.2 研究不足与展望 39致谢 41参考文献 424、核心代码5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
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1、项目介绍技术栈python语言、spark、Hadoop、hive、Django框架、Echarts 可视化、requests爬虫、深度学习Fnn前馈神经网络、snownlp情感分析、基于spark大数据技术小红书舆情分析可视化预测系统2、项目界面1系统首页数据大屏面板2数据中心小红书笔记数据、评论数据3小红书笔记类型分析4小红书笔记分析5小红书笔记评论分析6小红书笔记热词分析7小红书笔记舆情分析8小红书笔记评论数据9小红书笔记词云图分析11小红书笔记点赞量预测12注册登录3、项目说明3、项目说明功能模块数据采集注册登录首页数据统计、top笔记点赞评论分析柱状图、点赞Top评论、笔记类型统计分析、小红书笔记数据概览小红书笔记数据列表列表展示小红书笔记数据详情页笔记内容、笔记时间、话题、图片展示、发表评论功能修改个人信息修改密码笔记类型分析各类型点赞收藏评论均值分析、各类型总热度分析、笔记分析笔记收藏区间分析、笔记点赞最值分析、评论分析评论点赞与回复量max值分析、评论点赞区间分析热词分析选择热词进行分析包括时间线分析、热词类型分布情感分析情感类型统计分析、热词top10、情感得分区间统计笔记词云图分析点赞量预测选择类型、收藏量、评论量输出点赞量预测结果后台管理笔记数据管理、用户管理摘 要小红书每天会产生大量笔记数据但传统方法处理这些数据、分析舆情趋势以及预测热门程度时效果都不够好。为此本文设计并实现了一套基于 Spark 技术的小红书舆情分析可视化预测系统帮大家更好地处理和分析小红书数据。系统用 Python 作为主要开发语言搭配 Spark、Hadoop、Hive 这些工具来处理海量数据用爬虫Requests 和 Selenium抓取小红书的公开数据用 Django 搭建网页框架Echarts 制作数据图表还用到 FNN 模型和 SnowNLP 工具分别做点赞量预测和评论情感分析形成了从抓数据、存数据、分析数据到展示结果的完整流程。研究主要实现了四个核心模块基础功能模块里能合法抓取小红书的笔记内容、发布时间、话题标签、点赞收藏等数据抓取成功率不低于 90%同时做了注册登录功能支持多种注册方式密码加密保存还分了普通用户和管理员两种权限数据展示模块里首页能看到核心数据和图表比如点赞多的笔记柱状图、笔记类型分布饼图笔记列表能按点赞、时间等排序和分页加载详情页能看完整笔记信息还能发表评论数据挖掘分析模块里会计算不同类型笔记的平均互动数据和总热度统计笔记收藏区间、点赞最多最少的笔记分析评论的点赞和回复情况提取热门词并看它的时间变化和类型分布用 SnowNLP 分析评论是正面、负面还是中性还能生成词云图预测模块里根据笔记类型、收藏量、评论量用 FNN 模型预测笔记的点赞量用户在界面上就能看到预测结果。这套系统能及时掌握小红书的舆情动态它不仅能帮企业做更精准的营销帮监管部门关注舆情对学习社交媒体大数据分析也有实际意义。关键词小红书spark大数据数据分析可视化目录摘 要 1Abstract 2一、引言 31.1 研究背景与意义 41.2 国内外研究现状 41.3 研究目标与内容 51.4 研究方法 7二、关键技术概述 72.1 Spark 大数据处理框架 72.2 Hadoop 与 Hive 82.3 Django 框架 92.4 Echarts 可视化 102.5 Requests 爬虫与 Selenium 爬虫 102.6 深度学习 Fnn 前馈神经网络 112.7 SnowNLP 情感分析 12三、系统需求分析 123.1 功能需求 133.2 性能需求 153.3 安全需求 16四、系统设计 164.1 总体架构设计 164.2 功能模块设计 18五、系统实现 245.1 开发环境搭建 245.2 数据采集模块实现 285.3 用户模块实现 315.4 数据展示 35六、系统测试 356.1 测试环境与工具 356.2 功能测试 356.3 性能测试 376.4 安全测试 386.5 测试结果总结 38七、结论与展望 387.1 研究成果总结 397.2 研究不足与展望 39致谢 41参考文献 424、核心代码5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
