毕设不知道选什么题目？这套无人驾驶网约车抖音舆情分析系统绝对够新颖！|计算机毕业设计|大数据分析

一、个人简介

• 💖💖作者：计算机编程果茶熊
• 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，担任过编程老师，同时本人也热爱上课教学，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
• 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
• 💜💜
• 网站实战项目
• 安卓/小程序实战项目
• 大数据实战项目
• 计算机毕业设计选题
• 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊

二、系统介绍

• 大数据框架：Hadoop+Spark（Hive需要定制修改）
• 开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
• 数据库：MySQL
• 后端框架：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
• 前端：Vue+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
• 基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统是一套专门针对无人驾驶网约车在抖音平台上的社会舆论进行深度分析的综合性系统。该系统充分运用了现代大数据技术架构，以Hadoop分布式存储框架和Spark大数据计算引擎为核心，构建了强大的数据处理能力，能够高效处理海量的抖音舆情数据。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架，确保了系统的稳定性和可扩展性，前端则运用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts可视化图表库，打造了直观友好的用户交互界面。在技术实现上，系统深度集成了Spark SQL进行结构化数据查询，利用Pandas和NumPy进行数据分析和数值计算，所有数据统一存储在MySQL数据库中。功能方面，系统提供了完整的业务流程支持，包括系统首页展示、个人中心管理、用户权限管理、舆情数据的采集与管理、多维度舆情分析、用户互动行为分析、智能情感倾向分析、热点话题挖掘分析、用户地域分布分析以及系统参数管理等十大核心功能模块，形成了从数据采集、存储、处理到分析展示的完整闭环，为无人驾驶网约车行业的舆情监控和决策支持提供了有力的技术保障。

三、基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-视频解说

毕设不知道选什么题目？这套无人驾驶网约车抖音舆情分析系统绝对够新颖！|计算机毕业设计|大数据分析

四、基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-功能展示

五、基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-代码展示

# 1. 舆情数据管理核心功能
def process_sentiment_data(self, raw_data):
   """处理抖音舆情数据的核心业务逻辑"""
   processed_data = []
   for item in raw_data:
       # 数据清洗和预处理
       cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', item['content'])
       if len(cleaned_text) < 5:
           continue
       
       # 提取关键信息
       sentiment_item = {
           'user_id': item['user_id'],
           'content': cleaned_text,
           'publish_time': datetime.strptime(item['create_time'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
           'like_count': int(item['digg_count']),
           'comment_count': int(item['comment_count']),
           'share_count': int(item['share_count']),
           'location': item.get('region', '未知'),
           'hashtags': [tag.strip('#') for tag in re.findall(r'#[^#\s]+', item['content'])]
       }
       
       # 计算热度指数
       hot_index = sentiment_item['like_count'] * 0.5 + sentiment_item['comment_count'] * 0.3 + sentiment_item['share_count'] * 0.2
       sentiment_item['hot_index'] = hot_index
       
       # 分类处理不同类型的舆情数据
       if any(keyword in cleaned_text for keyword in ['安全', '事故', '风险']):
           sentiment_item['category'] = '安全关注'
       elif any(keyword in cleaned_text for keyword in ['便民', '方便', '智能']):
           sentiment_item['category'] = '技术认可'
       elif any(keyword in cleaned_text for keyword in ['担心', '害怕', '不信任']):
           sentiment_item['category'] = '技术担忧'
       else:
           sentiment_item['category'] = '中性讨论'
           
       processed_data.append(sentiment_item)
   
   # 批量插入数据库
   SentimentData.objects.bulk_create([
       SentimentData(**data) for data in processed_data
   ])
   
   return len(processed_data)

# 2. 情感分析核心功能
def analyze_sentiment_distribution(self, date_range=None):
   """分析情感分布的核心算法"""
   query = SentimentData.objects.all()
   if date_range:
       query = query.filter(publish_time__range=date_range)
   
   sentiment_results = {'positive': 0, 'negative': 0, 'neutral': 0}
   emotion_keywords = {
       'positive': ['好', '赞', '支持', '期待', '便民', '先进', '智能', '未来'],
       'negative': ['担心', '害怕', '危险', '不安全', '反对', '质疑', '问题'],
       'neutral': ['观察', '等待', '了解', '关注', '讨论', '思考']
   }
   
   batch_size = 1000
   total_count = query.count()
   
   for offset in range(0, total_count, batch_size):
       batch_data = query[offset:offset + batch_size]
       
       for item in batch_data:
           content = item.content.lower()
           scores = {'positive': 0, 'negative': 0, 'neutral': 0}
           
           # 关键词匹配计分
           for emotion_type, keywords in emotion_keywords.items():
               for keyword in keywords:
                   if keyword in content:
                       scores[emotion_type] += content.count(keyword)
           
           # 考虑互动数据权重
           interaction_weight = 1 + (item.like_count + item.comment_count) / 1000
           
           # 判断主导情感
           if scores['positive'] > scores['negative'] and scores['positive'] > scores['neutral']:
               sentiment_results['positive'] += interaction_weight
           elif scores['negative'] > scores['positive'] and scores['negative'] > scores['neutral']:
               sentiment_results['negative'] += interaction_weight
           else:
               sentiment_results['neutral'] += interaction_weight
   
   # 计算情感分布百分比
   total_sentiment = sum(sentiment_results.values())
   if total_sentiment > 0:
       sentiment_distribution = {
           emotion: round((count / total_sentiment) * 100, 2) 
           for emotion, count in sentiment_results.items()
       }
   else:
       sentiment_distribution = {'positive': 0, 'negative': 0, 'neutral': 0}
   
   # 生成时间序列情感趋势
   trend_data = []
   for days_back in range(30, 0, -1):
       target_date = datetime.now() - timedelta(days=days_back)
       daily_data = query.filter(
           publish_time__date=target_date.date()
       )
       
       daily_sentiment = self.calculate_daily_sentiment(daily_data)
       trend_data.append({
           'date': target_date.strftime('%Y-%m-%d'),
           'sentiment_score': daily_sentiment
       })
   
   return {
       'distribution': sentiment_distribution,
       'trend': trend_data,
       'total_analyzed': total_sentiment
   }

# 3. 用户区域分析核心功能
def analyze_user_regional_distribution(self):
   """分析用户地域分布和区域舆情特征"""
   # 获取所有地域数据并进行聚合分析
   regional_query = SentimentData.objects.values('location').annotate(
       user_count=Count('user_id', distinct=True),
       total_posts=Count('id'),
       avg_hot_index=Avg('hot_index'),
       total_interactions=Sum(F('like_count') + F('comment_count') + F('share_count'))
   ).order_by('-user_count')
   
   regional_analysis = {}
   city_mapping = {
       '北京': '一线城市', '上海': '一线城市', '广州': '一线城市', '深圳': '一线城市',
       '杭州': '新一线', '成都': '新一线', '武汉': '新一线', '重庆': '新一线',
       '南京': '新一线', '天津': '新一线', '苏州': '新一线', '西安': '新一线'
   }
   
   for region_data in regional_query:
       location = region_data['location']
       if location == '未知' or not location:
           continue
           
       # 提取城市名称
       city_name = location
       for city in city_mapping.keys():
           if city in location:
               city_name = city
               break
       
       # 计算区域活跃度指标
       activity_score = (
           region_data['total_posts'] * 0.4 +
           region_data['user_count'] * 0.3 +
           (region_data['avg_hot_index'] or 0) * 0.3
       )
       
       # 分析该地区的情感倾向
       region_sentiments = SentimentData.objects.filter(location__icontains=city_name)
       positive_count = region_sentiments.filter(category='技术认可').count()
       negative_count = region_sentiments.filter(category__in=['安全关注', '技术担忧']).count()
       
       sentiment_ratio = 0
       if positive_count + negative_count > 0:
           sentiment_ratio = positive_count / (positive_count + negative_count)
       
       # 识别热点话题
       hot_topics = []
       topic_analysis = region_sentiments.exclude(hashtags=[]).values('hashtags')
       topic_counter = {}
       
       for item in topic_analysis:
           for tag in item['hashtags']:
               if tag in topic_counter:
                   topic_counter[tag] += 1
               else:
                   topic_counter[tag] = 1
       
       # 获取前5个热门话题
       hot_topics = sorted(topic_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
       
       regional_analysis[city_name] = {
           'city_type': city_mapping.get(city_name, '其他城市'),
           'user_count': region_data['user_count'],
           'post_count': region_data['total_posts'],
           'activity_score': round(activity_score, 2),
           'sentiment_ratio': round(sentiment_ratio * 100, 2),
           'avg_interaction': round((region_data['total_interactions'] or 0) / region_data['total_posts'], 2),
           'hot_topics': [{'topic': topic, 'count': count} for topic, count in hot_topics],
           'engagement_level': '高' if activity_score > 100 else '中' if activity_score > 50 else '低'
       }
   
   # 生成地域对比分析
   city_types = {}
   for city, data in regional_analysis.items():
       city_type = data['city_type']
       if city_type not in city_types:
           city_types[city_type] = []
       city_types[city_type].append(data)
   
   # 计算各类城市的平均指标
   type_comparison = {}
   for city_type, cities in city_types.items():
       if cities:
           type_comparison[city_type] = {
               'avg_activity': round(sum(c['activity_score'] for c in cities) / len(cities), 2),
               'avg_sentiment': round(sum(c['sentiment_ratio'] for c in cities) / len(cities), 2),
               'total_users': sum(c['user_count'] for c in cities),
               'city_count': len(cities)
           }
   
   return {
       'regional_detail': regional_analysis,
       'type_comparison': type_comparison,
       'analysis_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
   }

六、基于大数据的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-文档展示

七、END

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