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yuqing gis舆情项目 这是又一个等待重构的项目，为了展示和提交作业，匆忙完成。 这个舆情系统的最初目标是，将空间分析和群众对热点新闻的看法结合起来（利用新闻评论中的地址信息）。 最后的结果是： 1.找到了百度的分省份新闻接口，利用这个接口做了一个在地图上冒泡展示个省份新闻的界面。（大概样子就是百度搜索风云榜里面的样子） 2.利用爬虫抓取了网易新闻的热点板块和评论，评论数据用‘中科院分词的api’做各种情感分析，词频分析，关键词提取，最后利用echart实现图表展示。 3.利用百度地图api，做了海量点增长的分析效果。 。。。还有一些 代码质量堪忧，因为赶着交作业，又前后端一起写，留待有时间重构吧。

该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 自动格式化代码 更改页面<title> 安装依赖项 导入组件 代码分割 添加样式表 后处理CSS 添加CSS预处理器（Sass，Less等） 添加图像，字体和文件 使用public文件夹 更改HTML 在模块系统之外添加资产 何时使用public文件夹 使用全局变量 添加引导程序使用自定义主题 增加流量 添加路由器 添加自定义环境变量 在HTML中引用环境变量 在Shell中添加临时环境变量 在.env添加开发环境变量 我可以使用装饰器吗？ 使用AJAX请求获取数据 与API后端集成 节点 Ruby on Rails 在开发中代理API请求 配置代理后出现“无效的主机头”错误 手动配置代理 配置WebSocket代理 在开发中使用HTTPS 在服务器上生成动态<met

包含微博爬虫、LDA主题分析和情感分析三个部分。 1.微博爬虫 实现微博评论爬取和微博用户信息爬取，一天大概十万条。 2.LDA主题分析 实现文档主题抽取，包括数据清洗及分词、主题数的确定（主题一致性和困惑度）和最优主题模型的选择（暴力搜索）。 3.情感分析 实现评论文本的情感值计算，准确率超过97%，处于0到1之间。

股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股相关词云展示 情感字典舆情预测 朴素贝叶斯舆情预测 去做 Web UI优化 横向拓展多股吧 横向拓展多分类器 完善训练集 约会金融模型 系统结构 快速开始 在项目当前目录下： $ python manage.py runserver浏览器打开127.0.0.1:8000 PC端实例： 移动端： 运行效果 情感字典舆情预测： 机器学习舆情预测：

火锅作为中国历史悠久，老少皆宜的美食，一直以来备受人们青睐，火锅餐饮行业不断发展。就目前的火锅市 场而言，大致可以分为川派、北派和海派火锅三类火锅品牌，其中又以海底捞为代表的川派火锅为行业主力军。 但总体来说，人们对火锅的口味更趋于多样化、综合化，对服务要求更个性化，火锅行业从口味上来说综合性 更强，而在经营管理上则趋精细化。

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基于舆情事件的词汇关联分析，既是面向网络舆情的情报研究中的一项关键技术，也是保证和提高网络舆情分析质量的一个重要途径。文章研究基于词跨度的关键词获取算法，对候选关键词进行权重计算。研究计算词汇之间的共现率算法，通过限定范围和结果组配的方法识别词汇间的关系。实验测试取得了良好效果，对于提高网络舆情事件分析的质量有重要意义和应用价值。

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