基于Hadoop的微博舆情监测分析系统

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。

后台界面

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前台界面

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摘要

本文介绍了基于大数据、大屏可视化、SpringBoot、Vue和MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。该系统利用大数据处理技术，对微博平台上的海量数据进行采集、分析和存储，通过Vue框架实现前端大屏可视化展示，为用户提供了直观、实时的舆情监测和分析结果。系统采用SpringBoot框架构建后端服务，MySQL数据库管理数据，确保了系统的稳定性和高效性。

研究意义

随着互联网的发展，微博等社交媒体已成为公众表达意见和情绪的重要渠道。舆情监测对于政府、企业和个人都具有重要意义。本研究通过构建微博舆情监测分析系统，能够及时捕捉和分析微博上的热点话题、情感倾向和舆论趋势，为决策提供科学依据。同时，系统的可视化展示功能提高了信息获取的便捷性和直观性，有助于用户快速理解舆情动态。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个高效、稳定的微博舆情监测分析系统及可视化系统，通过大数据技术实现对微博数据的全面采集和深入分析，利用大屏可视化技术将分析结果直观呈现给用户。系统需具备实时性、准确性和可扩展性，能够满足不同用户对舆情监测和分析的多样化需求。通过该系统的应用，可以显著提升舆情监测的效率和准确性，为政府、企业和个人提供有力的决策支持。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

@RestController  
@RequestMapping("users")  
public class UsersController {  @Autowired  private UsersService userService;  @Autowired  private TokenService tokenService;  /**  * 用户登录  * @param username 用户名  * @param password 密码  * @param captcha 验证码  * @param request 请求对象  * @return 登录结果  */  @PostMapping(value = "/login")  public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {  UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));  if (user == null || !user.getPassword().equals(password)) {  return R.error("账号或密码不正确");  }  String token = tokenService.generateToken(user.getId(), username, "users", user.getRole());  return R.ok().put("token", token);  }  }

总结

本研究成功构建了基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的微博舆情监测分析系统及可视化系统。该系统通过大数据技术实现了对微博数据的全面采集和深入分析，利用Vue框架和大屏可视化技术实现了分析结果的直观展示。系统具备实时性、准确性和可扩展性，能够为用户提供有效的舆情监测和分析服务。本研究不仅丰富了舆情监测领域的技术手段，也为后续相关研究提供了有价值的参考和借鉴。