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1、项目介绍

基于python微博舆情分析预警系统 情感分析 机器学习 ARIMA预测算法 实时监控 Django框架 大数据 毕业设计
技术栈：
Python语言、MySQL数据库、Django框架、ARIMA预测算法、Echarts可视化、SnowNLP情感分析、requests爬虫

2、项目界面

（1）词云图分析

（2）中国地图分布

（3）舆情分析报告

（4）ARIMA预测

（5）微博热搜实时榜单

（6）微博帖子

（7）用户评论

（8）历史记录

（9）个人中心

（10）注册登录

（11）后台管理

3、项目说明

摘 要

随着互联网大趋势的到来，社会的方方面面，各行各业都在考虑利用互联网作为媒介将自己的信息更及时有效地推广出去，而其中最好的方式就是建立网络管理系统，并对其进行信息管理。由于现在网络的发达，微博舆情分析系统的资讯信息通过网络进行信息管理掀起了热潮，所以针对微博舆情分析系统的用户需求开发出一套微博舆情分析系统。

整个开发过程首先对软件系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结，得出系统中存在的不足及需要改进的地方，为以后的系统维护提供了方便，同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。

本系统开发利用现有的成熟技术参考，以源代码为模板，分析功能调整与微博舆情分析系统的实际需求相结合，确定了Python开发微博舆情分析系统的使用。

一、开发目标

微博舆情分析系统的主要开发目标如下：

（1）实现管理系统信息关系的系统化、规范化和自动化；

（2）减少维护人员的工作量以及实现用户对信息的控制和管理；

（3）方便查询信息及管理信息等；

（4）通过网络操作，改善处理问题的效率，提高操作人员利用率；

（5）考虑到用户多样性特点，要求界面简单，操作简便。

二、项目功能

（1）管理员和普通用户
（2）注册 、 登录
（3）后台管理员 新增成员、管理成员
（4）用户：
微博热搜排行榜
舆情分析
舆情预警
个人信息管理
关键词搜索记录

4、核心代码

import pymysql
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pmdarima.arima import auto_arima
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='database',
                                 charset='utf8mb4')
query = "select like_count,created_at FROM comment WHERE keyword = '%" + '考研调剂' + "%' ORDER BY STR_TO_DATE(created_at, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') ASC;"
# 从MySQL数据库读取数据
df = pd.read_sql_query(query, connection)
# 将字符型的时间转换为时间格式
df['created_at'] = df['created_at'].astype(str)
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'])
# 计算热度指标
df['hotness'] = df['post_count'] + df['comment_count'] * df['like_count']
df = df[['hotness']]
# 可视化时间序列
df.plot()
plt.show()


# 将时间列设为索引，并按照时间排序
df = df.set_index('created_at')
df = df.sort_index()
# 进行差分处理
df_diff = df.diff().dropna()
# 确定ARIMA模型的p、d、q参数
# 自动寻找最优参数
p_values = range(0, 3)
d_values = range(0, 2)
q_values = range(0, 3)

best_score, best_cfg = float('inf'), None

for p in p_values:
    for d in d_values:
        for q in q_values:
            order = (p, d, q)
            try:
                model = ARIMA(df, order=order)
                model_fit = model.fit()
                mse = model_fit.mse
                if mse < best_score:
                    best_score, best_cfg = mse, order
                print('ARIMA%s MSE=%.3f' % (order, mse))
            except:
                continue
print('Best ARIMA%s MSE=%.3f' % (best_cfg, best_score))


# 训练ARIMA模型并进行预测
# 训练模型并进行预测
model = ARIMA(df, order=best_cfg)
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=36)

# 绘制预测结果的折线图
plt.plot(df, label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()


train_data = df_diff[:len(df_diff) - 7]
test_data = df_diff[len(df_diff) - 7:]
arima_model = ARIMA(train_data, order=auto_model.order)
arima_result = arima_model.fit()
pred = arima_result.predict(start=len(train_data), end=len(train_data) + len(test_data) - 1, typ='levels')
# 将预测结果反差分
diff_recover = df_diff.shift(1)
diff_recover.iloc[0] = df.iloc[0]
predictions = diff_recover.add(pred, fill_value=0)
# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.plot(df.index, df, label='Original')
plt.plot(predictions.index, predictions, label='Predictions')
plt.legend(loc='best')
plt.title('ARIMA Time Series Forecasting')
plt.show()
plt.savefig('myplot.png')

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5、源码获取方式

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