【源码】基于Python和Kafka的微博热搜情感分析系统

项目简介

本项目整合爬虫技术、Kafka消息队列、机器学习算法和可视化工具，实现对微博热搜内容的情感分析与可视化呈现。系统从微博热搜榜获取数据，经过数据预处理、特征提取、模型训练等步骤，最终通过Flask框架和pyecharts库以条形图形式展示情感分析结果。

项目的主要特性和功能

1. 爬虫模块：自动抓取微博热搜榜的标题和内容链接。
2. 数据预处理：对抓取数据进行清洗、去噪、分词等处理，提取关键信息。
3. 特征提取：运用文本处理技术提取关键词、词频等文本特征。
4. 模型训练：采用多项式朴素贝叶斯分类器训练情感分类模型。
5. 情感预测：利用训练好的模型预测微博内容情感倾向并计算得分。
6. 可视化呈现：通过Flask框架和pyecharts库构建Web应用，以条形图展示情感分析结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，安装requests、BeautifulSoup、jieba、sklearn、pyecharts和Flask等所需库。
2. 下载源码：从项目仓库下载源代码文件。
3. 了解项目结构：依据项目文件夹中的README或文档，了解各文件功能和作用。
4. 启动程序：运行主程序入口文件（如weibo_top_sentiment_analysis.py）启动程序。
5. 查看结果：访问指定的IP地址和端口（如http://192.168.91.30:8001），查看微博情感分析结果的条形图。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】