摘  要

随着网络的广泛使用，网络平台已成为大学生发表观点和交流的重要平台。高校学生通过网络所形成的网络舆情群体，在社会舆情的生成与传播中发挥着越来越大的作用，需要对其进行有效的规制。针对目前需要加强对高校网络言论的监管这一现实需求，本论文设计了一套以互联网为基础的高校舆情分析系统，旨在通过对网络舆情的动态监控，来实现对网络舆情的有效监控和正确引导。通过对高校网络舆情分析系统的研究与开发现状的分析与总结，以及对一些网络舆情分析系统的关键技术的分析，结合高校网络舆情分析系统建设的实际需要，本文主要做了如下工作：

（1）详细分析了高校对网络舆论监测的需要，并在此基础上，提出了一个完整的舆论监测体系结构。根据功能需求分析的结果，对各模块进行了设计，将系统划分为采集模块、预处理模块、分析模块和管理模块四大模块。在此基础上，采用 MySQL作为后台数据库，对网络舆情信息进行了数据库的设计。

（2）本系统对舆情信息预处理，对舆情分析算法进行了研究与实现。本系统以大学网络舆情为对象，通过建立情绪字典，研究并实现情绪倾向识别算法。

（3）利用 Python开发了一套面向大学的网上舆论监控系统，并完成了其主要功能，可以对大学网上舆论监控进行初步的监控和分析。对该系统进行了实验，实验证明，该系统满足了设计要求，满足了设计要求。论文所做的工作，将为构建一个更加完善的大学网络舆情分析系统奠定坚实的基础。

 

关键词：高校网络舆情监控系统；Python；MySQL

Abstract

This paper introduces the construction process of the network public opinion monitoring system in colleges and universities, which mainly includes the detailed design of demand analysis and system implementation. On this basis, the system built can be applied to the actual university network public opinion monitoring system business. The main feature of this system is that the Django is applied to the network public opinion monitoring system of universities. The introduction of Django can improve the efficiency of the system development, and the final system has the characteristics of stable operation, easy to use and practical.

The main work of this paper is divided into the following parts:

Selection of overall scheme; this paper determines that the system is developed based on B / S mode and adopts python language based on mysql database.

(2) Analysis and design of the network public opinion monitoring system in universities: to determine the functional architecture composition of the system through the analysis of its business requirements and functional requirements, and to conduct the security design of the system.

(3) the implementation of the university network public opinion monitoring system method: mainly let the university network public opinion monitoring system function to meet the various needs in the implementation process of users, let the system can be applied to the actual business, actually the implementation of the system function is on the basis of demand analysis of the system.

 

Keywords : university network public opinion monitoring system,Python,MySQL

目  录

摘  要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究的目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本章小结

第2章 相关技术

2.1 系统开发工具

2.2 开发语言

2.3 JSON技术介绍

2.4 Flask web 框架

2.5 数据库

2.6 本章小结

第3章 系统分析

3.1需求分析

3.1.1功能性需求分析

3.1.2 非功能性需求分析

3.2可行性分析

3.3系统维护分析

3.4本章小结

第4章 系统设计

4.1 系统设计原则

4.2 系统模块构架

4.3 系统功能操作流程

4.3.1 登录模块

4.3.2 个人中心模块

4.4.3 用户功能模块

4.4 数据库设计

4.4.1 概念结构设计

4.4.2 逻辑结构设计

4.7 本章小结

第5章 系统实现

5.1 注册模块

5.2 登录模块

5.3 首页界面模块

5.4 可视化模块

5.5 后台管理界面模块

5.6 本章小结

第6章 系统测试

6.1 测试目的

6.2 测试计划

6.3 测试用例

6.4 本章小结

总结

参考文献

致 谢

第1章  绪 论

1.1 研究背景

校园网络舆情的生成过程，就是广大网民利用互联网平台对自己关心和关注的问题表达意见和情绪的过程。网络舆情起源于网站对某一事件的报道，或者网民通过论坛、贴吧、博客等载体对某一事件的揭露、通过网民互动传播，得到广泛关注，最终形成网络舆情。

互联网对校园生活造成重大影响的一个重要表现就是为广大网民营造了一个虚拟的校园环境，在这样一个虚拟环境下，通过各种自媒体，信息得以不受限制地、自由地、快速地流通，且信息的发起者之间具有广泛地互动性，这一切决定了互联网舆情更具有时代的特点。在这样一个虚拟的网络环境中，信息的传播速度更快，传播范围更广，也是传统媒体所无法比拟的，更容易形成规模化的校园舆论。网络媒体的自由性体现在网络管制缺乏严格手段，而且应用极为普遍。多数网民都有条件利用这一媒体自由地表达自己的态度、情绪，发表对某一事件的意见。由于互联网自由、匿名的特点，民意的表达更加畅通、更加真实。因此，相对于传统媒体，网络媒体可以真实地、客观的反映校园矛盾、表达广大民众的心声。在互联网迅猛发展的新时代，如果妥当处置有苗头或者已经产生不良影响的危机事件，是所有高校现阶段的必修课[1]。

1.2 研究的目的及意义

随着网络平台的大众化，开放化，就会导致一个很小的事情在网上倍揭露后，迅速激发网民的广泛关注和热烈讨论。在传播的过程中部分网民加入了情绪化的色彩或者为了某种目的，故意曲解事实，甚至虚构事实，这对事件的真相造成歪曲。为了解决这一现象就需要对网络舆情的实时监控，全程掌握舆情的动态以及走向，并及时的做出各种对策使事件最大程度的还原初始情况。目前这一领域的信息还非常薄弱，希望该研究成果可以让大学生能够认清网络谣言的危害，强化大学生的思想道德观念，增强他们对社会媒体信息的价值判断，不会因为媒体的错误信息而失去自己的判断。

1.3 国内外研究现状

1.3.1国内研究现状

在国内，为了提高网络舆情效果，通常利用正则表达式匹配的方法，构建主题爬虫，完成网络舆情信息采集，为了提高提高网络舆情分词的精度，郑魁等在国科学院分词系统的基础上提出了网络舆情热点发现分词法。在舆情主题识别方面，主要利用文本聚类技术和话题检测与跟踪技术。在舆情信息挖掘方面，主要利用传统的数据挖掘和挖掘技术来完成，近年逐步向语义挖掘过渡基于大数据的舆情分析，是目前舆情分析的一个研究热点。它利用大数据处理技术，从海量数据中挖掘潜在的有用知识，用于舆情的分析、预测，并提供关于舆情引导和控制的决策支持。

目前针对大数据的舆情研究，更多的是研究大数据舆情的特点、大数据条件下舆情。研究面临的挑战和机遇，框架性研究较多，具体实现技术的研究较少。理论层面的研究主要有 Broniatowski，李彪，李希光等人的工作，在社会舆情的收集、分析和预警等方面取得了一些理论上的成果。在技术层面上，喻国明等运用文本分词技术对的社会热点问题进行了分析，李金海等提出了一种基于大数据的文本挖掘模型，并通过实验进行了验证。在基干陶情分析的决策支持方面，传统的研究方法均是通过调用分析函数输出相应结果，并将分析结果数据可视化，适用于问卷调查、常规统计等传统舆情处理方式，但并不适用于大数据的舆情处理方式。目前，大数据的舆情处理方式大多借用了网络舆情处理方法并结合大数据的一些特征，还没有形成统一的理论和专门的方法。

北京拓尔斯公司开发的 TRS 系统，是国内比较知名的一个舆情挖掘系统，它采用了目前世界上比较先进的爬中技术，精准地采集互联网上大量舆情信息，并可实现对大量文本信息的深度挖掘。提取出有价值的舆情态势，以高效监管网络舆情。一些大的企业、公司和部分事业单位，也建立了自己的舆情监测分析系统。其主要目标是对产品进行一体化的监测和分析，收集用户关于产品的意见和建议，以不断适应市场需求，提升产品质量，保障行业内竞争优势。如慧科讯业、拓尔思、乐思软件等。一些官方的媒体网站，也建立了属干自己的舆情检测室，在这方面做得比较好的是人民网。人民网是最早从事舆情监测研究与开发的机构，有一套完整的网络舆情监测理论体系，拥有较强的技术团队，通过运用一些先进的舆情监测技术，实现了全天候不间断舆情监测。对于部分高校来说，结合自身需要建立针对本校的舆情监测系统，有利于掌握在校生思想动态，从而有利干改善思想政治教育工作在高校的疲软状态。这方面典型的代表有:解放军外国语学院的“基于网络微博的舆情分析系统”，哈尔滨工业大学的“基于论坛的舆情分析系统”。

尼尔森公司是一个全球性的媒体和信息公司，在展览、出版和报纸界具有广泛的业务，其核心业务在于意见挖掘分析服务。该公司依据对以往阅历数据，协助企业对意见评论和网上传播行为开展深层次的挖掘分析，使被服务的公司提升自己的市场竞争力。其服务对象包含的比较知名的公司有宝洁、微软、索尼等。鉴于网络舆论已成为信息时代的主要舆论模式，它的作用也日益受到党和政府的高度重视，各级宣传部门和一些职能部门、军队、公安等纷纷构建自己的组情系统，如日前影响比较大的军犬网络舆情监控系统。该系统具有先进的硬件系统，高端的服务器和软件系统，能有效监测国内众多舆情高发的网站，通过微博、QQ、贴吧、论坛等各种网站对舆情进行收集，并进行分析处理，做出预警和决策，实现对网络舆情的有效监控和管理。

PALAS 是上海泰格信息技术有限公司开发的舆情挖掘系统，主要专注于定向采集为主、全网监控为辅的双向采集监测模式，可以对各大网站舆情进行快速有效地实时监测。该系统采用中文自然语言处理技术，对网络舆情信息可进行自动粉刺规划、关键词定向提取、摘要精细化操作，对话题可进行分类、聚类等相关算法分析，最终可生成可靠性较高的舆情分析报告。

1.3.2国外研究现状

TDT(Topic Detection and Tracking)系统是美国最著名的舆情分析挖掘系统。该系统主要由5个部分组成:报道切分(StorySegmentation)，新报道检测(First Story Detection)，聚类分析(Cluster Detection)，报道追踪(Tracking)和报道关联分析(Story Link Detection)。BuzzLogic是一个为用户提供精准营销服务的公司，该公司提供的“Buzzlogic Insights”系统，是一个“意见挖掘”系统，它主要分析客户对商品使用的意见，考察队商品品牌认知程度，并通过交易数据的分析计算，找出客户对某类产品的认知度，并推测出近期的销售趋势。通过将以上决策结果推荐给用户，从而不仅给用户带来销售业绩的增长，而且有助于用户制定科学的经营战略，使用户在竞争中处于优势地位。

1.4 本章小结

本章主要是对高校网络舆情监控管理系统的研究背景背景，以及研究的目的及意义做了一个大概的描述，同时也介绍了该系统在国内外的现状。

第2章 相关技术

2.1 系统开发工具

PyCharm是一款强大的Python集成开发环境（IDE），提供了许多工具和功能，使得Python开发更加高效和便捷。它由JetBrains公司开发，是一款商业产品，提供免费的社区版和付费的专业版。下面是一份PyCharm开发工具的介绍：

智能编辑器：PyCharm提供了智能提示、自动补全、语法检查等功能，使得代码编写更加高效和准确。它可以自动检测代码错误和问题，并提供了多种修复方案。

调试工具：PyCharm提供了强大的调试功能，支持基于条件的断点、单步调试、查看变量等。开发者可以在调试过程中快速定位问题，提高调试效率。

版本控制：PyCharm内置了 Git、SVN等版本控制工具支持，可以帮助开发者方便地管理代码的版本和分支，进行代码协作和团队开发。

Web开发：PyCharm支持Django、Flask等web框架，提供了强大的代码编辑、调试和测试工具，可以帮助开发者快速构建和维护Web应用。

数据库支持：PyCharm支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等，可以进行数据库管理、查询和交互，提高开发效率。

自动化工具：PyCharm支持多种自动化工具，如代码格式化、自动重构、代码生成等，可以帮助开发者提高代码质量和重用性。

其他特性：PyCharm支持多种编译器和解释器，如Python 2.x和3.x，Jython和IronPython等。此外，还提供了多种插件和工具，可以扩展功能和定制工作流程。

总的来说，PyCharm是一款功能强大、易于使用的Python开发工具，它可以帮助开发者提高代码质量和效率，同时还提供了丰富的特性和组件，使得开发过程更加愉悦和高效。无论是初学者还是高级开发人员，都可以从中受益。

2.2 开发语言

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

2.3 JSON技术介绍

JSON全称为JavaScriptObjectNotation,即JavaScript的对象表示法。

它是一种轻量级别的文本数据的交换格式，并且，它独立于各种语言和平台，例如：php，java,.net等编程语言，它们都支持json。json同时也很容易理解，技术人员可以很快的就上手使用它。

2.4 Flask web 框架

Flask是一款用 Python写成的轻量级自定义框架，它比其它同类框架更灵活，更轻，更安全，而且很容易使用。该系统与 MVC模型相结合，通过将开发者的分工协作，使一个小的团队能够在较短的时间里，快速地实现一个具有较强功能的中小型网站或者 Web服务。除此之外， Flask还具有很强的可定制性，用户可以按照自己的需要，来增加相关的功能，在保证核心功能简单的前提下，实现功能的丰富和扩展，其强大的插件库能够让用户进行个性化的网站定制，从而开发出具有强大功能的网站。

Flask是一种非常受欢迎的网络框架，它使用了 Python程序设计语言来完成有关的功能。这就是 Microframework (Microframework)，这里的“微”并不是说将所有的网络应用都封装在一个 Python文档里，这里的“微”指的是 Flask的目标， Flask的特点就是其核心结构相对简单，但是其可扩展性与兼容性都很好，让编程人员能够通过 Python迅速地开发出一个网页或者网络服务。通常，该系统并没有具体的目标，如资料库、模版机等，使用者可自行选取不同的资料库。

 2.5 数据库

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型和大型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

2.6 本章小结

本章主要是对高校网络舆情监察系统的相关技术做介绍，首先介绍了一下PyCharm系统开发工具，然后介绍了Python开发语言和Flask web框架，最后介绍了所用的MySQL数据库。

第3章 系统分析

3.1需求分析

3.1.1功能性需求分析

要明确用户对该系统的功能要求，就需要对系统进行需求分析。高校网络舆情监控系统的总是便于用户对高校网络舆情的监察与控制，根据以上需求，本系统主要功能如下：

（1）信息采集

通过百度贴吧提供的信息，建立信息数据库，删除广告、图片等不相关的信息，对有效文本的提取，对特定词语的权重计算等。

（2）检索与分析

对舆情信息源地址的检索，对一些特定关键词的检测，通过时间与数量的关系形成特定数据图，舆情感情分析。

（3）舆情信息的管理

对话题舆情数据信息和评论舆情数据信息的增加、删除、修改、查找和对用户信息的管理。

3.1.2 非功能性需求分析

（1）可扩展性

本系统设计是基于当前所需的功能。为适应未来实际需求的变化，并为未来功能提供更方便的扩展和维护，考虑系统扩展问题。向现有数据库添加功能时，现有框架和系统功能点不会受到过多的影响。

（2）稳定性

网络舆情监控管理系统在高校的使用非常广泛。为该系统能够在任何形况下能正常运行，所以系统的结构必须稳定、可靠、同时效率必须高效。在满足以上的同时还需要提高用户使用的舒适度，以确保用户的高度依赖。

（3）易用性

高校网络舆情监控管理系统是为了提升话题舆情数据的使用率开发，因此系统的高效易操作就非常重要，这样就避免一些用户因不熟悉系统而产生的误操作导致一些其他意外事件的可能，满足这些的同时还要做到界面的美观，从而提高用户的体验感。

（4）流畅性

判断一个系统的好坏最主要的一点就是从它的流畅性来观察，因此系统的流畅性是非常重要的，想要一个好的流畅性，需要考虑的地方非常多，不仅要排除系统运行中所有的阻碍，还需要优化代码运行效率，各个包之间的合理算法等，通过这些来提高用户用户与系统交互时的一个响应速度，让用户在使用系统时有一个最佳的感觉。

（5）安全性

由于该高校网络舆情监控管理系统所有浏览器都可以使用，因此，这个应用程序必须建立安全机制和权限设置，以确保数据的安全性，并防止未经授权的操作。

3.2可行性分析

（1）技术可行性

本系统主要是利用 Python技术和 MySQL技术来开发的，从目前的状况来看， Python的技术已经相当成熟，而 Python的发展和使用领域也越来越广泛，人们对 Python的发展前景有了更多的认识，所以，各种系统都会使用 Python，由于 Python是一种不需要下载就能用的语言，而且用户也非常喜欢它，因此，基于 Python的项目也在不断增多，各个平台也都非常青睐 Python语言的系统，Python的技术也在逐渐成熟，所以在技术可行性这方面，该语言也是可行的。

（2）经济可行性

因为高校网络舆情监控系统已经初步形成，其所用的技术和语言也已开发完成，因此，其开发成本极低，对用户的需求不大。同时，由于其使用范围较广，研发时间较短，给各大企业带来了非常方便和擅长管理的体验，所以，本系统具有较大的发展潜力，适用范围也较广，各大企业都可以利用该高校的网络舆情监控管理系统，从这个角度来看，本系统可以为带来非常可观的收益，所以，从经济上来说，本系统是非常可行的。

（3）操作可行性

该系统的操作难度与用户体验及用户数量有直接关系，因此必须加以考量。而且，随着计算机的普及，使用网页系统的人也越来越多，网页系统的功能都是大致相同的，所以，人们完全可以在没有任何指引的情况下，就可以对一个新的网页系统进行操作。对于一般人而言，这一点并不算什么，而且他们对这一点非常熟悉，所以，他们能够迅速地掌握这一点，所以，从对该程序的操作可行性来看，这一点也是可以实现的。

3.3系统维护分析

近年来，由于软件的兴起，很多商店都在开发该软件，由于该软件的数量与日俱增，所以软件的维护就成了不可避免的问题，下面简要地阐述一下该软件的维护。系统的维修工作主要有： 

（1）在对系统进行维护的过程中，经常会出现一些问题，从而导致程序必须作出相应的修改，而这些问题基本上是无法避免的，因此，在每次维护的时候，一定要尽可能地对其进行改进，不然的话，当问题积累起来之后，对程序的修改就会变得很大，从而加大了维的难度和维护的工作量。比如：一个普通的系统可能会碰到一些不合格的数据，然后这个系统就会发生一些错误，最后造成整个系统崩溃。在很长一段时间内，用户都在使用该系统，他们会逐渐对该系统有了更多的认识，同时也会反馈出一些没有发现的漏洞，也就是随着社会的发展，时间、环境、大势发生了改变，用户会要求平台增加相应的需求项目，到了这一步，有些软件需要修复。

（2）进行实时更新和维护的数据库：当因为一些操作和需求的改变，这个时候就需要对现在的这个数据库进行一个与各种操作的改变同时发生的一个转变，并需要对库进行一个随时的保养和维护。例如：对数据库中的数据进行增删改查，可以通过一些操作对数据库中的数据进行一些更改，然后再将这些更改后的数据再插入到数据库中，这样就会使数据库中的数据发生一些改变，但这样又会使得数据库中的一些记录发生了更改，而不能更好的去反应那些修改。

实现数据同步：

将不同类型的数据从一个数据库转移到另一个数据库中，一般采用同步复制技术，把一个数据库中的数据复制到另外一个数据库中，从而使两个或多个数据库之间实现数据同步。

建立数据备份和恢复系统：

在生产环境中建立起一套完整的备份系统，当服务器发生故障或者宕机时，可以迅速将备份还原到服务器上。

（3）代码的保养与维护：伴随着社会的发展，伴随着时间的推移、环境的改变、大势的改变，在很长一段时间内，系统都被用户所使用，因此会反馈出一些没有发现的漏洞，接着就需要对代码进行改进，在原来的基础上进行改进，或者是重新编写代码。通常情况下，对于代码的维护，最困难的就是重新执行新的代码，因此，必须有专门的人员进行代码的维护。

3.4本章小结

该章主要对该高校网络舆情监控管理系统进行了系统的分析，主要包括系统的可行性分析，需求分析以及系统的维护分析。系统的可行性分析主要对该高校网络舆情监控管理系统进行了可行性分析，包括对该高校网络舆情监控管理系统的技术方面，经济方面，操作方面的分析。系统的需求分析主要是对该高校网络舆情监控管理系统功能性和非功能性两方面进行需求分析。功能性需求主要是对信息的采集、检索与分析、舆情信息的管理三个方面进行分析。非功能性需求分析主要是对该高校网络舆情监控管理系统在各模块所产生的性能指标进行了分析，包括系统的可扩展性、稳定性、易用性、流畅性、安全性等。维护分析主要是对该高校网络舆情监控管理系统在开发过程中可能出现的问题进行了总结。

第4章 系统设计

4.1 系统设计原则

系统设计原则包含以下几点：

（1）实用性原则：也就是要把这种方法运用到实践中去，首先要保证它具有某种实用性。要想保证系统的实用性，就必须要从用户体验入手，系统界面的设计要做到人性化，让用户操作起来更加得心应手，界面要友好且温和，这样在使用的过程中就不会产生排斥感。测试要从系统开发的全过程来考虑，在选择例子进行测试时，要根据用户的需求，对结果进行筛选和分析，才能制定出相应的测试方案，使其效果能够充分地解决用户的需求，满足用户的要求，并具有实用性。

要想让一个信息系统顺利地投入到市场中，并最终通过验收，实用性是其验收的一个重要条件。在设计这个系统的时候，就对实用性的原则有了深刻的认识，所以在设计这个系统的时候，一直坚持着实用性的原则。

（2）安全性原则：尽管系统能够为人们的工作带来便利，但在设计时，必须将其安全性、隐私等问题放在第一位。特别要加强账户安全、信息安全、防入侵安全等，只有安全的程序，才能保证用户的安全，避免信息被泄漏，影响用户体验。

（3）易操作性原则：为了给用户带来更好的操作体验，在系统的设计中，应注重可操作性。系统设计更多的时候，是为了使用户可以更方便、更有效地解决繁琐的问题。因此，在操作过程中，如果需要的步骤比较多，难度也比较高，那么系统就会失去它原本的价值。总而言之，对于能快速去操作的问题，最好不要将其分解成多步来完成，最好是将其设计成当下流行的一键完成。这样，一个易于操作的程序，才会有更多的用户去使用，而不是让用户在进入程序之后，无从下手。请牢记，系统的开发是为使用者服务的，因此，设计必须站在使用者的角度来思考。要及时、严肃地处理用户的反馈，并做出有效的反应。

4.2 系统模块构架

本文系统功能主要包括用户信息管理、话题舆情数据管理和评论舆情数据管理。用户信息管理主要完成对注册用户的账户密码进行管理；话题舆情数据管理主要完成对话题舆情进行增加、修改、删除或查找；评论舆情数据管理主要完成对话评论舆情进行增加、修改、删除或查找。系统模块框架如图4-1所示。

4.3 系统功能操作流程

4.3.1 登录模块

在本系统中，用户想要登录到系统时，需要用户输入自己的账号和密码，如果正确系统则会登录页面跳转到高校网络舆情监控系统页面，如果账号或密码不正确系统会提示请输入正确的账号或密码，让用户重新输入账号和密码，用户登录流程图。如图4-2所示。

4.3.2 个人中心模块

该模块最主要的功能就是信息管理，当用户登录到个人中心，想要查看个人信息的时候，系统就会从数据库中提取相关的信息，然后将其显示出来。当使用者想要更改资料时，系统会将资料库中的资料替换成新的资料，再重新调取资料，刷新资料。当使用者希望更改用户密码时，系统会将数据库中的资料替换成新的信息，并提示使用者更改为成功。如图4-3所示。

4.4 数据库设计

数据库是一种存储数据的计算机系统，它可以把大量的数据以某种形式存储在一起，以便进行访问和管理。数据库可以存储大量的数据，例如文字、图像、音频、视频等，这些数据可以被组织、分析和管理，以便更好地了解和利用它们。数据库系统通常由多个组件组成，例如数据库、服务器、存储设备等。数据库可以用于许多应用程序中，包括数据管理、数据分析和数据可视化等。

建立概念数据模型是对用户描述的信息的初始领会。通过对用户描述的现实需求理解，将其建立起一个抽象的模糊的概念模型。这个概念模型主要由实体-联系图（Entity-Relationship Diagram）、实体(Entity)、属性（Attribute）、联系（Relationship）等部分组成。

4.4.1 概念结构设计

基于对系统需求分析的层层划分，得出系统E-R图如图4-5所示。

4.4.2 逻辑结构设计

数据库逻辑设计，原理是把概念结构E-R图转变成数据库管理系统适用的逻辑结构。在设计逻辑结构时，一般用三步来完成：

（1）将E-R图转换为关系模型

（2）根据具体数据库监管系统的特征和制约转换为指定数据库监管系统支持下的数据模型

（3）进行实体属性的优化。

话题舆情数据表设计了id序号、连接、标题、发布人、内容、回复数、发布时间等，并把id设为了主键。话题舆情数据表如表4-1所示。

评论舆情数据表设计了id序号、发布人、内容、发布时间等，并把id设为了主键。评论舆情数据如表4-2所示。

用户数据表设计了序号、名字、邮箱、密码以及注册时间。用户数据表如表4-3所示。

4.5 本章小结

该章主要介绍了系统的设计原则、系统模块架构、系统系统功能操作流程、数据库设计四个方面进行介绍，其中数据功能操作流程对登录模块、个人中心模块、用户功能模块进行了分类介绍，数据库设计模块则对概念结构设计与逻辑结构设计进行了分类介绍。

第5章 系统实现

5.1 注册模块

注册界面可以记录用户的注册信息，用户在注册过程中填写的个人信息都会被保存下来，当用户再次登录系统时，系统会根据用户之前注册时的个人信息自动获取新的信息，也就是把用户在注册过程中填写的所有内容都保存到数据库中。如图5-1所示。

5.2 登录模块

用户在登录界面输入对应的账号和密码，并需要填写正确，点击提交以后，系统在数据库后查询到了对应的数据，返回信息给系统，系统进行判断，得到登录成功的提示时，才能进入到系统的首页中，该高校网络舆情监控管理系统的用户登录界面如图5-2所示：

5.3 首页界面模块

用户在电脑中使用该系统时，通过正确的账号和密码进行登录，同时进入到系统的首页，这个页面可以通过关键词搜索舆情话题信息，也可以直接访问话题的源地址或查看该话题的评论。该高校网络舆情监控管理系统的首页界面如图5-3所示：

5.4 可视化模块

当进入可视化界面之后，用户可以看到一系列的分析信息。首先是以话题的种类与回复数量之间的关系为基础，制作了一张条形图。在条形图中，可以看到一个话题有多少人回复，回复多少条。这对于了解一个话题的受欢迎程度有很大帮助。然后是以词云为基础，对情感占比进行了一次分析，通过词云中的情感词，可以看出网友对于某一话题的态度以及该话题中不同情感词所占的比例。最后折线图是以一天为时间段，根据发布话题数量的变化绘制而成的。具体界面如如图5-4所示：

5.5 后台管理界面模块

校网络舆情监控管理系统的话题舆情管理界面：该界面可以对评论舆情进行查找、删除、修改。如图5-5所示：

校网络舆情监控管理系统的评论舆情管理界面：该界面可以对评论舆情进行查找、删除、修改。如图5-6所示

校网络舆情监控管理系统的用户管理界面：该界面可以对评论舆情进行增加、删除、修改。如图5-7所示

5.6 本章小结

本章主要介绍了系统的注册模块、登录模块、首页界面模块、可视化模块和后台管理界面模块，并对每个模块进行详细的介绍。

第6章 系统测试

6.1 测试目的

在项目的实施中，系统测试是一个必不可少的重要步骤，通过对系统的测试，来了解当前阶段系统存在的问题，并对系统漏洞进行详细的检查，以便在正式投入使用前，对系统进行及时地维护和更新，并避免用户体验不良。因此，在这个阶段，我们将对该系统进行全面地测试，以保证系统能给使用者带来更高的体验。

6.2 测试方法

高校网络舆情监测系统的测试方法用例使用了黑盒测试的方法，对每一个功能都进行了测试，按照系统的模块功能来编写测试用例，主要目的是要找出下面的缺陷：

（1）有无函数错误，函数缺失。

（2）有没有资料架构上的差错，或者有没有外来资讯存取差错。

（3）系统是否能正常运行，是否能保证系统在运行过程中不发生死机、死机等现象。

（4）有无程序的初始化与结束错误。 

6.3 测试用例

高校网络舆情监控系统测试用例如下：

进入展示界面点击添加下拉框，分别录入符合系统提示要求和不符合系统提示要求的信息，最后点击保存，完成信息的添加测试。添加信息测试结果如表6-1所示。

进入用户展示界面点击待删除信息右侧删除按钮，根据系统提示，需要根据给出的提示主观的做出选择进行点击删除和关掉的按钮，然后这样就完成了该系统的一个删除用户信息操作的测试。进行上述操作的结果如表6-2所示。

修改用户信息测试用例，测试人员登录管理员账户，点击用户管理中的用户展示功能，这样点击之后会来到一个用户展示的界面，来到这个界面后会出现一个按钮，这个按钮是用户信息的右侧的一个进行修改的标识，可以根据系统给出的一系列提示，把符合和不符合系统预先设定规则的一些信息进行一个改变的操作，进行点击修改，就会完成对高校网络舆情监控管理系统一些信息的修改动作。完成这些操作产生的结果如图6-3所示：

查询用户信息测试用例，测试人员登录账户，点击用户管理中的用户展示功能，进入用户展示界面点击查询下拉框，输入用户名称或者其他多个用户信息值，单击查询选项，就可在数据库之中模糊查询与之匹配的用户信息，进而完成用户信息查询测试。查询用户信息测试结果如表6-4所示。

对用户登录功能模块进行测试，如表6-5所示。

对用户注册模块进行测试，如表6-6所示。

对个人信息模块功能进行测试，如表6-7所示。

6.4 本章小结

本章主要从测试目的、测试计划、测试用例三个方面进行了介绍。在进行系统介绍时对系统的每一个流程，每一个功能，做好每一个实验的记录和分析。在测试过程中，高校网络舆情系统系统没有被强制退出系统，系统的各项功能均能满足要求，并且可以顺畅地运行，响应时间短，速度快，并且程序没有任何逻辑错误。出于严苛的考虑，做了很多次实验，结果都很顺利，系统可以正常工作。

总 结

高校网络舆情监控系统为监察和控制校园网络舆情提供了一个很好的平台，在进行了深入的调研并查阅了大量的文献资料之后，对一个网络舆情分析系统的结构和运行流程有了较为深刻的认识，并结合高校大学生自身的特点，对本高校网络舆情分析系统进行了研究设计。根据构建高校网络舆情分析系统的现实需要，在对高校学生工作部门的教师进行采访的基础上，对他们的要求进行了调查，并结合当前流行的网络采集分析套件和工具，设计出了这套高校网络舆情监控系统。

其主旨是为了能好的维护高校网络舆情，提前预防与避免极端事件的发生，分析高校网络舆情的发展趋势，把握网络舆情的走向，有针对性地进行引导与管理。引导学生参与讨论，促进师生间的交流与互动，增强学生的参与意识与主人翁意识。对学生进行正确的引导，增强网络舆论管理能力，防止出现网络舆论危机。收集相关的舆情信息，形成舆情报告，为政府提供决策依据。及时发现网上苗头性问题，并掌握主动权。及时发现校园突发事件，有效应对，提高校园应急处置能力。引导校园媒体发挥其积极作用，帮助学校塑造良好的形象。培养学生分析问题、解决问题的能力，提高其心理素质。

如何更好的控制网络舆论是维护社会稳定，提高社会治理效能的一项重要措施，同时也是一项浩大的系统工程。但由于我的能力所限，所设计的系统仍有许多不足之处，例如，在信息收集的方式上，情感本体论的构建方式以及舆情分析的方式上，都有待于改进，从而达到一个更加快速、高效、全面的高校网络舆情分析系统的目的。在系统的界面设计方面，还需进一步改进，增加热点搜索，舆论预警，舆论跟踪等功能。诚挚地期望在今后的工作中，能与相关的大数据分析领域的专家们共同努力，使网上的大数据分析系统更加完善。

 

参考文献

[1] 张传营,王世玉,董懂.基于分布式数据采集和自然语言处理的高校网络舆情监控系统[J].中阿科技论坛(中英文)，2021(03):138-140.

[2] He, Wei na,Xia, Dong liang,Liu, Jian fang,Ghosh, Uttam. Research on the Dynamic Monitoring System Model of Univ-ersity Network Public Opinion under the Big Data Environ-ment[J]. Mobile Networks and Applications,2022(prepublish).

[3] Giridhar Reddy Bojja. Network public opinion monitoring system of paper industry based on Internet of things technolo-gy[J].Computer Informatization and Mechanical System,2021,4(4).

[4] Zhao Yunhong,Li Suruo. Network Public Opinion Monitoring Based on MapReduce[J]. Journal of Physics: Conference S-eries,2021,2037(1).

[5] Liu He,Yu Zekun,Zhong Xiangzhi,Yu Helong. Network Public Opinion Monitoring System for Agriculture Products Based on Big Data[J].SCIENTIFIC PROGRAMMING,2021,2021.

[6] 范璐璐.高校网络舆情监控管理刻不容缓[J].中国航班,2021(08):122-125.

[7] 张瀛予,周珂玮,王晶,蔡志利,徐郑欣.通过信息技术提高高校网络舆情引导能力[J].办公自动化,2022,27(07):44-46.

[8] 崔毅,郭守运.略论我国高校网络舆情监控的现状与对策[J].新闻文化建设,2021(01):141-142.

[9] Chen Keming,Wang ChunPing. COVID-19 web public opinion monitoring text data mining method based on web crawler[J]. BASIC & CLINICAL PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY,2021,128.

[10]颜语.大学生网络舆情识别与主动回应范式的有效建构[J].重庆理工大学学报(校园科学),2020,34(08):78-87.

[11]李妙钰.基于爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统设计与实现[D].首都经济贸易大学,2020.

[12]胡治宇,利莉.基于Hadoop的高校网络舆情几项关键技术的研究[J].计算机产品与流通,2019(10):195-196.

[13]郑凌.校园新媒体的运用对高校学生舆情监控与引导机制研究[J].数码世界,2019(08):98.

致 谢

本文是在导师的指导下进行的。导师拥有渊博的专业知识，严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，严于律己、宽以待人的崇高风范，以及他朴实无华、平易近人的人格魅力，对本人产生了深刻影响。不但让我有了高瞻远瞩的眼光，也让我懂得了很多为人处世的道理。这篇论文从选择题目到撰写完成，都是在他的指导下进行的，他付出了很大的努力。在这里，我们要向我们的老师致以最诚挚的敬意，并致以最诚挚的谢意！在写作的时候，我也会遇到一些困难，但是经过我的耐心辅导，我很快就把这些困难给解决了。在这里，我要对我的老师说一句：谢谢你！

时间过得飞快，转眼间就到了大学毕业的日子，春梦秋云，相聚离别。随着时间的推移，毕业论文也接近了尾声。从一开始的课题，到最后的成功完成，一直都是老师、同学、朋友们对我的热心帮助，在这里，我诚挚地表示感谢！在这里，我要向全校的所有教师致以最诚挚的谢意，谢谢你们对我的辛勤培养，谢谢你们在教导我们做人的同时，还给我们上了一堂关于做人的课，谢谢你们三年来无微不至地教导！

数年的寒窗苦读，我得到的不仅仅是越来越丰富的知识，更多的是我在读书中，在实践中，我学会了思考，学会了表达，学会了开阔的眼界。感谢在这几年里，我结识了这么多的老师，他们对我的帮助，对我的工作，对我的帮助，对我的关心，使我生活在一个温馨的氛围之中。感激是不能用语言来衡量的，要用最简单的语言来表达最高的尊重。当我遇到困难和挫折的时候，他们给了我无私的帮忙和鼓励，正因为有了他们，我才能在学习和生活中取得一个又一个的成功。在此，我要向我的老师们以及我亲爱的同学们说一声谢谢，你们辛苦了！在这篇论文完成的同时，我也明白了自己身上存在着很多不足之处。在今后的学习生活中，我会努力改进，不断提高自身的综合素质。论文即将完成之际，我要将一个真实的自我展现在大家面前。虽然论文中有不足之处，但这也是我成长过程中必须经历的。对此，我会继续努力地完善自我，争取以后变得更加完美。在此衷心地祝愿老师们身体健康、工作顺利！

“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。”这是我最喜欢的诗句。就用这话作为这篇论文的一个结尾，也是一段生活的结束。期望自己能够继续我的梦想，永不放下。