洞悉舆情走向，先声夺人——基于情感分析的网络舆情热点分析系统

2024-01-05 04:10:22

基于情感分析的网络舆情热点分析系统

摘要

网络舆情日益成为影响社会稳定的重要因素。本文介绍了一种基于情感分析的网络舆情热点分析系统，该系统能够自动从网络中抓取舆情数据，并利用情感分析技术对舆情数据进行分析，从而帮助用户及时发现和处置舆情热点。

数据采集

本系统采用爬虫技术从网络中抓取舆情数据。爬虫根据关键词在各种网络平台（如微博、微信、论坛等）上进行搜索，并提取符合条件的舆情数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_weibo(keyword):
    url = 'https://s.weibo.com/weibo'
    params = {'q': keyword}
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.5060.134 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup.select('.card-wrap')

数据预处理

抓取到的舆情数据可能包含重复数据、噪音数据和无效数据。系统对这些数据进行预处理，包括去除重复数据、清洗数据和抽取关键信息。

import pandas as pd

def preprocess_data(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df.drop_duplicates()
    df['content'] = df['content'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]', '')
    df = df[df['content'].str.len() > 0]
    return df

情感分析

系统采用情感分析技术对预处理后的舆情数据进行分析，并提取舆情数据的正面情绪和负面情绪得分。情感分析模型基于自然语言处理和机器学习技术。

from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(data):
    df['sentiment'] = df['content'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)

热点分析

系统采用热点分析技术对舆情数据进行热点分析，并提取舆情数据的热点话题。热点分析算法基于文本聚类和主题建模技术。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

def topic_clustering(data):
    vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)
    X = vectorizer.fit_transform(data['content'])
    kmeans = KMeans(n_clusters=10)
    kmeans.fit(X)
    labels = kmeans.labels_
    return labels