Python基于深度学习的网络舆情分析系统（附源码，部署）

大家好，我是Python徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 CSDN、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。
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1 简介

Python+Django 驱动的新版微博舆情分析可视化系统（V2.0）闪亮登场！咱项目分成四部分：爬虫模块负责从微博公开接口拉数据；数据分析模块用 pandas、小众库对评论做清洗、情感打分；数据存储模块把结构化结果塞进 MySQL；业务逻辑模块搭建了登录、权限、热门事件、个人中心等一系列功能。

系统亮点

支持深度学习算法 lstm，cnn 算法
支持单文本分析，多文本批量分析

核心功能一览：

登录/注册：账号密码+验证码安全校验；
用户管理：管理员能增删改用户、普通用户只能改自己信息；
热门事件：实时展示当下微博热搜和大事；
舆情分析：评论情感分类、用户地域分布、关键词云图、热门帖子/评论排行；
个人中心：查看/修改个人资料。

微博首页

整套流程：先跑爬虫把微博 API 返回的 JSON 拉出来，存库；再用 pandas 过滤、分词、打分，生成能直接喂前端的结构化数据；最后 Django 提接口，前端页面拿数据一顿可视化，原始数据、情感趋势、热词云……全都给你端上来。

意义

在信息爆炸时代，微博早已变成舆论大熔炉。通过这套系统，管理员能随时掌握最新舆情动向，第一时间发现和预警“炸锅”话题；普通用户也能在线查看热点词、趋势图，加深对公众情绪的理解。整个管理流程智能化、标准化，大大提升了舆情监控的效率和精准度。

2 技术栈

技术	用途	备注
Django	后端框架、REST 接口
PyMySQL	MySQL 数据库连接
pandas	数据清洗、分析	快速读取 MySQL 表
snownlp	中文情感打分	snownlp 情感分析教程
BeautifulSoup4	爬虫 HTML 解析
requests	网络请求
urllib3	证书支持	Python certifi 使用
jieba	分词、关键词提取	jieba 关键词提取

3 系统效果

微博首页

情感分析

展示正/负/中立评论比例，趋势折线，让你秒懂公众情绪涨跌。

情感分析

关键词分析

高频词云一览局势脉络，让热点词儿蹲哪儿都逃不掉。

关键词分析

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5 源码获取

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