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无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-简介
基于Hadoop+Spark的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统是一个综合运用大数据技术的舆情监测平台，专门针对抖音平台上关于无人驾驶网约车的社会讨论进行深度分析。该系统采用Hadoop分布式文件系统HDFS存储海量抖音评论数据，利用Spark强大的分布式计算能力对评论内容进行情感极性分析、地域分布统计和话题热度识别。前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互式可视化界面，通过多维度图表直观展示舆情变化趋势、用户画像特征和关键议题分布。后端基于Django框架提供RESTful API接口，结合Spark SQL高效处理结构化查询需求，支持实时和离线两种数据分析模式。系统功能涵盖评论情感时间演变分析、不同地区用户态度差异对比、高影响力内容识别、安全技术关注度统计等七大分析维度，为政府决策部门、网约车企业和研究机构提供全面的舆情洞察和数据支撑。
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-背景
随着人工智能技术的快速发展和交通出行需求的不断增长，无人驾驶技术逐渐从实验室走向商业化应用，网约车行业成为无人驾驶技术落地的重要场景之一。抖音作为当前最具影响力的短视频社交平台，汇聚了大量关于无人驾驶网约车的用户讨论和观点表达，这些用户生成的内容蕴含着丰富的社会舆情信息。然而，海量的抖音评论数据具有体量大、更新快、结构复杂的特点，传统的数据处理方法难以有效应对，需要借助大数据技术进行深度挖掘和分析。传统的舆情监测往往依赖人工抽样或简单的关键词统计，缺乏对用户情感变化、地域差异、话题演化等深层次规律的系统性分析。社交媒体上的舆情信息往往具有情绪化、碎片化的特点，如何从纷繁复杂的讨论中提取有价值的洞察，成为当前舆情分析领域面临的重要挑战。
本课题的研究对于理解公众对新兴交通技术的认知和接受度具有一定的参考价值，能够帮助相关企业和政策制定者更好地把握社会舆论动向。通过构建大数据驱动的舆情分析系统，可以为计算机专业学生提供一个将理论知识与实际应用相结合的实践平台，有助于加深对Hadoop、Spark等大数据技术的理解和运用。该系统的情感分析和可视化功能能够将抽象的数据转化为直观的图表展示，为决策者提供更加清晰的信息参考。从技术层面来看，本课题探索了大数据框架在社交媒体舆情分析中的应用模式，为类似项目的开发提供了一定的技术参考和实现思路。从社会层面来看，通过分析不同地区用户对无人驾驶技术的态度差异，可以为技术推广和公众教育提供有针对性的建议。虽然作为毕业设计项目，该系统的规模和功能相对有限，但其体现的技术整合思路和分析方法对于相关领域的研究具有一定的启发意义。
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-视频展示
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-图片展示
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, regexp_replace, split, explode, when
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover
from textblob import TextBlob
import jieba
import pandas as pd
from collections import Counter
spark = SparkSession.builder.appName("SentimentAnalysisSystem").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def sentiment_analysis_processing():
comments_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sentiment_db").option("dbtable", "douyin_comments").option("user", "root").option("password", "password").load()
def analyze_sentiment(text):
if not text or len(text.strip()) == 0:
return 0.0
words = list(jieba.cut(text))
positive_words = ['好', '棒', '赞', '优秀', '安全', '便民', '科技', '创新', '未来', '智能']
negative_words = ['危险', '担心', '害怕', '失业', '不安全', '不放心', '问题', '风险', '事故', '不信任']
positive_count = sum(1 for word in words if word in positive_words)
negative_count = sum(1 for word in words if word in negative_words)
total_sentiment_words = positive_count + negative_count
if total_sentiment_words == 0:
return 0.0
return (positive_count - negative_count) / len(words)
sentiment_udf = spark.udf.register("sentiment_analysis", analyze_sentiment)
comments_with_sentiment = comments_df.withColumn("sentiment_score", sentiment_udf(col("comment_content")))
sentiment_distribution = comments_with_sentiment.withColumn("sentiment_category",
when(col("sentiment_score") > 0.1, "positive")
.when(col("sentiment_score") < -0.1, "negative")
.otherwise("neutral"))
sentiment_stats = sentiment_distribution.groupBy("sentiment_category").agg(
count("*").alias("comment_count"),
avg("like_count").alias("avg_likes"),
avg("reply_count").alias("avg_replies")
).orderBy(desc("comment_count"))
time_sentiment_trend = comments_with_sentiment.groupBy("comment_date", "sentiment_category").agg(
count("*").alias("daily_count"),
avg("sentiment_score").alias("avg_sentiment")
).orderBy("comment_date")
high_impact_comments = comments_with_sentiment.filter((col("like_count") > 100) | (col("reply_count") > 50)).select("comment_content", "sentiment_score", "like_count", "reply_count", "ip_location").orderBy(desc("like_count"))
return sentiment_stats, time_sentiment_trend, high_impact_comments
def regional_analysis_processing():
comments_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sentiment_db").option("dbtable", "douyin_comments").option("user", "root").option("password", "password").load()
regional_distribution = comments_df.groupBy("ip_location").agg(
count("*").alias("total_comments"),
avg("like_count").alias("avg_likes"),
avg("reply_count").alias("avg_replies")
).filter(col("total_comments") > 10).orderBy(desc("total_comments"))
def calculate_engagement_score(likes, replies, comments):
if comments == 0:
return 0.0
return (likes * 0.6 + replies * 0.4) / comments
engagement_udf = spark.udf.register("engagement_score", calculate_engagement_score)
regional_engagement = regional_distribution.withColumn("engagement_score",
engagement_udf(col("avg_likes"), col("avg_replies"), col("total_comments")))
top_regions = regional_engagement.orderBy(desc("engagement_score")).limit(20)
regional_topics = comments_df.select("ip_location", "comment_content").filter(col("comment_content").isNotNull())
def extract_keywords(text, location):
if not text:
return []
words = list(jieba.cut(text))
keywords = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in ['的', '是', '在', '了', '和', '与']]
return [(location, word) for word in keywords[:5]]
keyword_udf = spark.udf.register("extract_keywords", extract_keywords)
regional_keywords = regional_topics.select(explode(keyword_udf(col("comment_content"), col("ip_location"))).alias("location_keyword")).select(
col("location_keyword._1").alias("region"),
col("location_keyword._2").alias("keyword")
).groupBy("region", "keyword").count().filter(col("count") > 5).orderBy(desc("count"))
return top_regions, regional_keywords
def content_hotspot_analysis():
comments_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sentiment_db").option("dbtable", "douyin_comments").option("user", "root").option("password", "password").load()
videos_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sentiment_db").option("dbtable", "douyin_videos").option("user", "root").option("password", "password").load()
video_comments = comments_df.join(videos_df, comments_df.video_id == videos_df.video_id, "inner")
tokenizer = Tokenizer(inputCol="comment_content", outputCol="words")
tokenized_comments = tokenizer.transform(video_comments)
def extract_topics(words_array):
if not words_array:
return []
topic_keywords = {
"安全性": ["安全", "事故", "危险", "保障", "风险"],
"技术讨论": ["算法", "传感器", "AI", "识别", "技术"],
"就业影响": ["司机", "失业", "工作", "就业", "影响"],
"便民性": ["方便", "便民", "舒适", "快捷", "体验"],
"成本效益": ["价格", "便宜", "贵", "成本", "费用"]
}
detected_topics = []
for topic, keywords in topic_keywords.items():
if any(keyword in words_array for keyword in keywords):
detected_topics.append(topic)
return detected_topics if detected_topics else ["其他"]
topic_udf = spark.udf.register("extract_topics", extract_topics)
comments_with_topics = tokenized_comments.withColumn("topics", explode(topic_udf(col("words"))))
topic_statistics = comments_with_topics.groupBy("topics").agg(
count("*").alias("mention_count"),
avg("like_count").alias("avg_likes"),
avg("reply_count").alias("avg_replies")
).orderBy(desc("mention_count"))
topic_time_trend = comments_with_topics.groupBy("topics", "comment_date").agg(
count("*").alias("daily_mentions")
).orderBy("comment_date", "topics")
video_topic_correlation = comments_with_topics.groupBy("video_attitude", "topics").agg(
count("*").alias("correlation_count"),
avg("like_count").alias("avg_video_likes")
).filter(col("correlation_count") > 20).orderBy(desc("correlation_count"))
controversial_topics = comments_with_topics.filter(col("reply_count") > 30).groupBy("topics").agg(
count("*").alias("controversial_count"),
avg("reply_count").alias("avg_controversy_level")
).orderBy(desc("controversial_count"))
return topic_statistics, topic_time_trend, video_topic_correlation, controversial_topics
无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统-结语
2026大数据毕设必过选题：基于Hadoop+Spark的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统源码 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/机器学习
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