计算机毕业设计PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析 小红书笔记可视化 小红书舆情分析预测系统 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

以下是一篇关于《PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析系统设计与实现

一、研究背景与意义

1. 背景
   • 社交电商的兴起：小红书作为国内领先的“内容+电商”平台，用户生成的评论数据蕴含丰富的情感倾向（如对产品的满意度、推荐意愿），是品牌方和消费者决策的重要参考。
   • 大数据处理需求：小红书评论数据量庞大（日均百万级），传统单机分析工具（如Pandas）难以高效处理，需分布式计算框架支持。
   • 技术栈成熟度：
     • PySpark：基于Spark的Python API，适合大规模结构化/非结构化数据清洗与特征提取；
     • Hive：数据仓库工具，支持海量数据存储与SQL查询，便于与PySpark集成；
     • Django：快速开发Web应用的Python框架，可用于构建可视化分析平台。
2. 意义
   • 商业价值：帮助品牌方实时监测用户情感，优化产品策略与营销方案；
   • 技术价值：探索“大数据处理+机器学习+Web应用”在社交电商领域的落地实践；
   • 学术价值：丰富中文社交媒体情感分析的案例库，验证分布式计算框架的性能优势。

二、国内外研究现状

1. 情感分析研究
   • 传统方法：基于情感词典（如BosonNLP、SnowNLP）的规则匹配，准确率受词典覆盖度限制；
   • 机器学习方法：支持向量机（SVM）、随机森林等分类模型，需手动提取特征（如TF-IDF、词向量）；
   • 深度学习方法：BERT、RoBERTa等预训练模型在中文情感分析中表现优异，但计算资源消耗大。
2. 大数据处理框架应用
   • Hadoop/Spark：国内外学者广泛使用Spark处理社交媒体数据（如Twitter、微博），但针对小红书的专项研究较少；
   • Hive集成：Hive作为数据仓库层，常与Spark结合实现“存储-计算”分离架构（如阿里云MaxCompute）。
3. Web可视化分析
   • 现有研究多聚焦于算法层面，缺乏完整的从数据处理到用户交互的全栈系统设计。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   • 构建一个基于PySpark+Hive+Django的小红书评论情感分析系统，实现高效数据处理、精准情感分类与可视化交互。
2. 研究内容
   • 数据采集与存储：
     • 通过小红书API或爬虫获取评论数据；
     • 使用Hive存储原始数据，建立分区表优化查询效率（如按时间、品牌分区）。
   • 数据预处理与特征工程：
     • PySpark实现数据清洗（去重、过滤无效字符）、分词（Jieba/THULAC）、停用词移除；
     • 提取文本特征（TF-IDF、Word2Vec）与元数据特征（评论时间、点赞数）。
   • 情感分析模型开发：
     • 对比传统机器学习（SVM、XGBoost）与深度学习（TextCNN、BERT）的性能；
     • 基于PySpark MLlib实现分布式模型训练与预测。
   • Web应用开发：
     • Django搭建后台管理系统，提供数据上传、模型调用接口；
     • ECharts/D3.js实现情感分布可视化（如词云、趋势图、品牌对比仪表盘）。

四、研究方法与技术路线

1. 方法
   • 混合方法：结合定量分析（模型准确率、F1值）与定性分析（用户评论主题挖掘）；
   • 对比实验：验证不同特征提取方法与分类模型的效果差异；
   • 系统测试：通过压力测试评估PySpark集群的扩展性与Django应用的并发能力。
2. 技术路线

   1数据层 → 存储层 → 计算层 → 应用层 2↑ ↑ ↑ ↑ 3爬虫/API → Hive表 → PySpark MLlib → Django + ECharts 4 → 特征工程 → 模型训练 → 可视化渲染

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 完成一个可扩展的情感分析系统原型，支持百万级评论数据的实时处理；
   • 发表1篇核心期刊论文或国际会议论文；
   • 申请1项软件著作权（如“基于PySpark的小红书情感分析平台V1.0”）。
2. 创新点
   • 技术融合创新：首次将PySpark+Hive+Django组合应用于中文社交电商情感分析，解决单机处理瓶颈；
   • 动态特征优化：结合评论元数据（如时间、互动量）构建加权情感评分模型；
   • 轻量化部署方案：通过Docker容器化技术实现Hive、Spark与Django的一键部署。

六、进度安排

七、参考文献

1. Devlin J, et al.BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
2. 陈鑫铭等. 基于Spark的微博情感分析系统设计与实现[J]. 计算机应用, 2021.
3. Apache Hive Documentation.Data Storage and Query. 2023.
4. 张伟等. Django框架在大数据可视化中的应用研究[J]. 软件导刊, 2022.

八、指导教师意见

（待填写）

备注：

1. 若涉及小红书数据爬取，需注意遵守平台《robots协议》与数据隐私法规；
2. 可根据实际数据规模调整PySpark集群配置（如本地模式、Standalone模式或YARN集成）；
3. 深度学习部分可替换为轻量级模型（如FastText）以降低计算资源需求。

运行截图

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