高校舆情监控系统：Python框架与数据分析

资源摘要信息:"Python高校舆情分析监控系统框架：flask+ html + css + jquery + python + TD-IDF" 该文档描述了一个基于Python的高校舆情分析监控系统的框架及其功能模块。系统采用了多种技术栈进行构建，包括Flask作为后端Web框架，HTML和CSS作为前端页面结构与样式设计，以及jQuery实现前端的动态交互。Python语言贯穿整个后端逻辑的实现，同时TD-IDF、LDA等自然语言处理（NLP）算法被用来进行文本分析。 知识点详细说明如下： 1. Flask框架：Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它允许开发者快速搭建Web应用并集成各种功能，非常适合用于构建中小规模的应用。 2. HTML和CSS：HTML (HyperText Markup Language) 是用于创建网页的标准标记语言，CSS (Cascading Style Sheets) 是用于描述网页表现形式的语言。两者结合起来可以用来设计美观且功能丰富的用户界面。 3. jQuery：jQuery是一个快速、小型且功能丰富的JavaScript库，它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画以及Ajax交互的过程。在Web开发中常用于简化DOM操作和增强用户体验。 4. Python编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其清晰的语法和强大的库支持而著称。在数据科学、机器学习、网络开发等多个领域都有应用。 5. TD-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)：这是一种常用于信息检索和文本挖掘的加权技术。它评估一个词语对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。在这个系统中，TD-IDF用于语词分析模块，可以帮助分析和提取重要词汇。 6. 自然语言处理 (NLP)：NLP是计算机和人类（自然）语言之间的接口，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言内容。系统中的NLP算法如LDA和情感分析模块用于深入分析文本数据，识别话题和情感倾向。 7. MySQL数据库：MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，常用于存储和处理大量数据。在这个系统中，MySQL用于数据存储和管理，例如存储爬虫模块获取的数据。 8. 舆情分析：舆情分析是指通过收集和分析大量的网络数据，来理解公众对特定话题的看法和情绪。本系统旨在帮助高校管理者了解和监控网络上的舆情动态。 9. 爬虫技术：爬虫是一种自动化抓取网页数据的程序或脚本。系统中的爬虫分为三个模块，分别为贴吧、微博、新闻，这些爬虫模块负责收集相应的网络数据。 10. 模块介绍：系统分为教师和学生两个角色，各自具有登录模块、系统首页模块、用户管理模块（包含用户列表）、舆情模块（包含自定义输入模块、情感分析模块、LDA的主题词分析模块、TD-IDF语词分析模块）以及其他管理模块（包含敏感词设置、密码重置模块、关于系统、退出系统模块）。 11. 情感分析模块：该模块用于分析文本内容的情绪倾向，通过选择不同的分析类型（贴吧、微博、新闻）展示不同类型的图表（折线图、柱状图、饼图、词云图）。 12. LDA (Latent Dirichlet Allocation)：LDA是一种文档主题生成模型，用于从文本集合中发现隐含的“话题”。该算法在本系统中用于主题词分析模块，帮助分析和提取文本数据中的主要主题。 13. 敏感词设置：敏感词设置模块允许用户设置特定的违规词汇，当爬虫模块在抓取数据时，将避免包含这些敏感词汇的内容。 整体而言，该系统通过构建一个综合的Web应用，利用多种技术和算法对高校网络上的舆情进行实时监控、分析和可视化展示，为高校管理者提供了一个高效、便捷的舆情管理工具。