1、项目介绍
技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Vue框架、requests爬虫、Echarts可视化、情感分析（百度情感分析senta模型）、tfidf、textrank算法、

系统采集微博话题文章和评论数据，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，对话题的关机键词、热度、地区进行分析，使用了tfidf、textrank等算法。

1、情感分析：使用 百度情感分析senta模型，分析话题下评论内容的情感数据，点击按钮会展示当前话题下情感分析数据
2、微博舆情：展示爬取到的文章信息及文章舆情分析信息（使用 百度情感分析senta模型分析舆情指数，舆情指数小于45分为绿色，45分-60分为橙色，大于60分为红色）。
点击地址可跳转到微博文章页面，点击详情按钮页面可查看该文章详情信息。
3、舆情地图：以地图的形式，直观的展示各个省份舆情信息，可以选择具体某个话题查看。
4、关键词分析： 针对某一个话题 ，使用 textrank和tfidf分别提取话题关键词，以饼图和环形图的形式展示出来。
5、数据分析： 以旭日图的形式展示各个话题正负面舆情占比。

2、项目界面
（1）微博舆情关键词分析

（2）词云 分析

（3）话题中心

（4）舆情地图各省份

（5）数据分析

（6）热度分析

（7）用户管理

（8）后台数据管理

3、项目说明

3、项目说明
技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Vue框架、requests爬虫、Echarts可视化、情感分析（百度情感分析senta模型）、tfidf、textrank算法、

系统采集微博话题文章和评论数据，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，对话题的关机键词、热度、地区进行分析，使用了tfidf、textrank等算法。

1、情感分析：使用 百度情感分析senta模型，分析话题下评论内容的情感数据，点击按钮会展示当前话题下情感分析数据
2、微博舆情：展示爬取到的文章信息及文章舆情分析信息（使用 百度情感分析senta模型分析舆情指数，舆情指数小于45分为绿色，45分-60分为橙色，大于60分为红色）。
点击地址可跳转到微博文章页面，点击详情按钮页面可查看该文章详情信息。
3、舆情地图：以地图的形式，直观的展示各个省份舆情信息，可以选择具体某个话题查看。
4、关键词分析： 针对某一个话题 ，使用 textrank和tfidf分别提取话题关键词，以饼图和环形图的形式展示出来。
5、数据分析： 以旭日图的形式展示各个话题正负面舆情占比。

4、核心代码

5、源码获取方式

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