java爬取豆瓣网评论并进行词云展示的系统功能设计怎么写

1. 系统需求分析
- 从豆瓣网爬取评论数据
- 对评论数据进行分词处理
- 生成词频统计结果
- 生成词云图展示评论关键词

2. 系统模块设计
- 数据爬取模块：通过Java爬虫技术从豆瓣网获取评论数据
- 分词处理模块：使用中文分词工具（如：HanLP、Jieba等）对评论数据进行分词处理
- 词频统计模块：根据分词结果，统计每个词语出现的频率
- 词云生成模块：根据词频统计结果生成词云图

3. 系统实现步骤
1. 使用Java爬虫技术从豆瓣网获取评论数据
2. 使用中文分词工具对评论数据进行分词处理
3. 根据分词结果，统计每个词语出现的频率
4. 根据词频统计结果生成词云图
5. 将生成的词云图展示在系统界面上

4. 技术选型
- Java：作为开发语言
- Jsoup：用于网页爬取
- HanLP、Jieba：用于中文分词
- WordCloud：用于生成词云图
- Swing：用于系统界面的展示

5. 系统测试
- 对系统进行功能测试，验证是否能够正确地爬取评论数据、进行分词处理、生成词频统计结果和词云图。
- 对系统进行压力测试，验证系统在处理大量评论数据时是否能够正常运行。

6. 系统部署
- 将系统打包成可执行文件，并部署在服务器上，供用户使用。