Python驱动的财经新闻文本挖掘与可视化研究

"这篇论文是关于基于Python的财经新闻文本挖掘分析与可视化的本科生毕业设计。作者探讨了财经新闻发布在信息社会中的角色及其适应新趋势的需求，并设计了一个包含多个功能模块的系统，如用户管理、新闻分类、财经新闻管理等。系统采用MySQL数据库，利用Python技术和Django框架进行开发，注重代码的可读性、实用性和易维护性。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **财经新闻分析**：财经新闻是经济活动的重要反映，通过文本挖掘可以揭示市场趋势、公司业绩、政策变化等关键信息。作者关注财经新闻行业的发展，认为媒体在传递经济信息方面起着至关重要的作用。 2. **文本挖掘技术**：文本挖掘是一种从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程。在财经新闻领域，这包括情感分析、主题识别、关键词抽取等，用于理解新闻的深层含义和潜在模式。 3. **Python编程语言**：Python是数据分析和文本处理的常用工具，其丰富的库（如NLTK、Scikit-learn、Pandas等）支持高效的数据预处理、特征提取和模型构建。 4. **MySQL数据库**：作为关系型数据库管理系统，MySQL被用于存储和管理财经新闻数据，支持高效查询和数据组织。 5. **Django框架**：Django是一个高级的Python Web框架，用于快速开发安全和可维护的网站。在本文中，它用于构建财经新闻系统的后端逻辑，包括用户管理、新闻发布和分类等功能。 6. **系统设计原则**：在系统设计时，作者强调了代码的可读性、实用性、易扩展性、通用性和维护性，这些都是软件工程中重要的设计原则，确保系统能够适应未来的修改和升级需求。 7. **可视化**：数据可视化是将信息以图形或图像形式展示，帮助用户理解和解读复杂数据。在财经新闻分析中，可视化可能包括折线图、柱状图、热力图等，用于直观呈现市场动态。 8. **信息管理**：新闻信息管理和评论管理是系统的一部分，涉及对新闻内容的发布、审核、分类和用户反馈的管理，对维持一个有效信息服务平台至关重要。 通过这个系统，作者旨在解决如何在信息社会中使财经新闻发布适应新时代需求的问题，提供一个集信息收集、分析、展示于一体的解决方案。该设计对于理解财经新闻数据的价值，以及如何利用技术手段提升信息服务质量具有实践意义。