舆情监控系统数据库设计
时间: 2023-05-24 09:04:12 浏览: 154
舆情监控系统的数据库设计需要考虑以下几个方面:
1. 用户信息表:包括用户ID,用户名、密码等字段,用于记录系统的所有用户信息。
2. 微博信息表:包括微博ID、用户ID、微博内容、发布时间、转发数、评论数、点赞数等字段,用于记录所有微博的基本信息。
3. 主题信息表:包括主题ID、主题名称、关键词等字段,用于记录需要监控的主题信息。
4. 话题信息表:包括话题ID、话题名称、相关微博ID等字段,用于记录与主题相关的话题信息。
5. 情感分析表:包括微博ID、情感分值等字段,用于记录对每条微博进行的情感分析结果。
6. 用户行为表:包括用户ID、微博ID、行为类型、行为时间等字段,用于记录用户对微博的行为,例如点赞、评论、转发等。
7. 报告生成表:包括报告ID、报告名称、报告类型、生成时间、相关主题等字段,用于记录系统生成的各种报告信息。
8. 系统设置表:包括监控设置、分析设置等字段,用于记录系统的各种设置。
9. 日志信息表:包括用户ID、操作内容、操作时间等字段,用于记录系统的操作日志。
以上是舆情监控系统数据库需要考虑的主要方面,实际情况中还可能会涉及到其他方面的设计。
相关问题
设计舆情监控系统数据库的表格
以下是一个可能的舆情监控系统数据库的表格设计:
1. users 用户表
| 用户ID | 用户名 | 密码 | 角色(管理员/客户)|
2. keywords 关键词表
| 关键词ID | 关键词名 |
3. sources 来源表
| 来源ID | 来源名称 | 来源网址 |
4. articles 文章表
| 文章ID | 来源ID | 标题 | 内容 | 日期 | 链接 |
5. sentiments 情感表
| 文章ID | 正向情感指数 | 负向情感指数 | 综合情感指数 |
6. notifications 通知表
| 通知ID | 用户ID | 通知内容 | 通知日期 |
7. subscriptions 订阅表
| 用户ID | 关键词ID | 订阅日期 |
8. bookmarks 书签表
| 用户ID | 文章ID | 书签日期 |
9. feedback 反馈表
| 用户ID | 文章ID | 反馈内容 | 反馈日期 |
10. categories 分类表
| 分类ID | 分类名称 |
11. article_categories 文章分类关联表
| 文章ID | 分类ID |
注意:以上只是一个简单的表格设计,实际情况根据具体需求进行调整和扩展。
设计舆情监控系统数据库的表
1. 文章表(article)
- 文章ID(article_id)
- 文章标题(title)
- 文章内容(content)
- 发布时间(publish_time)
- 点击量(hits)
- 点赞量(likes)
- 评论量(comments)
2. 评论表(comment)
- 评论ID(comment_id)
- 文章ID(article_id)
- 评论内容(content)
- 评论人(commenter)
- 评论时间(comment_time)
- 点赞量(likes)
3. 用户表(user)
- 用户ID(user_id)
- 用户名(username)
- 密码(password)
- 邮箱(email)
- 手机号(phone)
- 创建时间(create_time)
4. 分类表(category)
- 分类ID(category_id)
- 分类名称(category_name)
- 上级分类(parent_category)
5. 标签表(tag)
- 标签ID(tag_id)
- 标签名称(tag_name)
6. 文章与分类关系表(article_category)
- 文章ID(article_id)
- 分类ID(category_id)
7. 文章与标签关系表(article_tag)
- 文章ID(article_id)
- 标签ID(tag_id)
8. 热门文章表(hot_article)
- 文章ID(article_id)
- 文章标题(title)
- 点击量(hits)
- 点赞量(likes)
9. 用户与文章关系表(user_article)
- 用户ID(user_id)
- 文章ID(article_id)
- 操作类型(operation_type,如收藏、点赞、评论)
10. 敏感词表(sensitive_word)
- 敏感词ID(word_id)
- 敏感词(word)
11. 舆情分析结果表(opinion_analysis)
- 分析结果ID(analysis_id)
- 文章ID(article_id)
- 分析时间(analysis_time)
- 情感倾向(sentiment)
- 关键词数量(keyword_count)
- 正面关键词(positive_keyword)
- 负面关键词(negative_keyword)