毕业设计题目：Django + Vue + Tensorflow 基于深度学习的网络热点舆情分析系统-大数据深度学习算法毕设毕业设计项目

项目基本框架

1. 系统架构

• 前端: Vue.js

  • 用于构建用户界面，提供良好的用户体验。
  • 负责与后端进行数据交互，展示舆情分析结果。

• 后端: Django

  • 处理前端请求，提供API接口。
  • 负责数据处理和分析逻辑，调用深度学习模型。

• 深度学习: TensorFlow

  • 实现舆情分析的算法模型，用于文本分类、情感分析等任务。

2. 模块划分

• 数据获取模块

  • 从社交媒体、新闻网站等获取舆情数据。
  • 可以使用爬虫（如Scrapy）或API获取数据。

• 数据存储模块

  • 使用数据库（如PostgreSQL或MySQL）存储获取的舆情数据。
  • 设计合适的数据表结构，以便于后续的数据分析。

• 数据预处理模块

  • 对获取的数据进行清洗、去重、分词等处理。
  • 使用NLP技术（如正则表达式、NLTK、spaCy等）对文本数据进行处理。

• 深度学习模型模块

  • 构建和训练深度学习模型，进行舆情分析。
  • 使用TensorFlow/Keras实现模型，例如CNN、RNN或Transformer架构。
  • 模型训练完成后，保存模型以便后续使用。

• 舆情分析模块

  • 调用深度学习模型对新数据进行分析，输出情感倾向、热点话题等信息。
  • 提供算法评估功能，如准确率、精确率等指标的计算。

• API接口模块

  • 在Django中使用REST框架（如Django REST Framework）提供API接口。
  • 设计RESTful API供前端调用，获取舆情分析结果。

• 前端展示模块

  • 使用Vue.js构建页面，展示舆情分析的结果和图表。
  • 实现可视化功能，如图表展示、趋势分析等。

3. 整体流程

1. 数据收集: 定期或实时获取舆情数据。
2. 数据存储: 将收集到的数据存储到数据库。
3. 数据处理: 进行数据预处理，清洗数据，准备训练集和测试集。
4. 模型训练: 使用训练集对深度学习模型进行训练。
5. 舆情分析: 对新数据进行分析，获取舆情指标。
6. 结果展示: 通过前端展示舆情分析的结果和可视化图表。

4. 技术栈

• 前端: Vue.js, Vue Router, Vuex
• 后端: Django, Django REST Framework
• 数据库: PostgreSQL或MySQL
• 深度学习: TensorFlow/Keras
• 数据处理: Pandas, NumPy, NLTK, spaCy

运行结果展示：