标题：Django + Vue + Tensorflow 基于深度学习的网络热点舆情分析系统

1. 系统概述

1.1 研究背景

• 互联网信息爆炸时代舆情监控的重要性

• 传统舆情分析方法在实时性和准确性上的不足

• 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的突破性进展

• 前后端分离架构在Web系统开发中的优势

1.2 系统目标

1. 构建实时网络舆情采集与分析平台

2. 实现基于深度学习的多维度情感分析

3. 提供可视化舆情态势展示与预警功能

4. 支持热点话题自动发现与追踪

2. 系统架构设计

2.1 技术栈选型

层级	技术选型
前端	Vue.js + Element UI + ECharts
后端	Django + Django REST Framework
AI模型	TensorFlow/Keras + BERT/Transformer
数据存储	PostgreSQL + Redis
消息队列	Celery + RabbitMQ
搜索引擎	Elasticsearch

2.2 整体架构图

text

用户界面层(Vue)
↑↓ HTTP/WebSocket
业务逻辑层(Django REST API)
↑↓ 内部调用
数据处理层(Celery任务队列)
↑↓ 消息/数据
AI模型服务(TensorFlow Serving)
↑↓ 数据库访问
数据存储层(PostgreSQL+Redis+ES)

3. 核心功能模块

3.1 数据采集模块

• 爬虫引擎：Scrapy分布式爬虫集群

• 数据源：微博/微信/新闻网站/论坛等

• 实时采集：WebSocket推送新数据

• 数据清洗：去重、去噪、关键信息提取

3.2 舆情分析模块

3.2.1 深度学习模型

• 情感分析模型：

  • 基于BERT的细粒度情感分类

  • 支持正面/负面/中性三分类

  • 可扩展至更细粒度(愤怒、喜悦等)

• 热点发现模型：

  • 结合LDA主题模型与TextRank算法

  • 实时聚类分析生成热点话题

• 关键实体识别：

  • BiLSTM-CRF命名实体识别

  • 自动提取人名、地名、机构名等

3.2.2 模型服务化

• TensorFlow Serving部署模型

• gRPC接口提供高性能预测服务

• 模型版本管理与热更新

3.3 可视化展示模块

• 实时舆情仪表盘：

  • 情感分布饼图

  • 热点话题词云

  • 舆情趋势时间轴

• 深度分析报告：

  • 话题传播路径图

  • 关键意见领袖(KOL)分析

  • 地域分布热力图

3.4 预警与通知模块

• 自定义预警规则设置

• 多级预警阈值(关注/警告/危险)

• 多渠道通知(邮件/短信/Webhook)

4. 数据库设计

4.1 主要数据表

python

# Django Models示例
class NewsArticle(models.Model):
    title = models.TextField()
    content = models.TextField()
    source = models.CharField(max_length=100)
    publish_time = models.DateTimeField()
    url = models.URLField(unique=True)

class SentimentAnalysis(models.Model):
    article = models.ForeignKey(NewsArticle, on_delete=models.CASCADE)
    sentiment = models.CharField(max_length=20)  # 情感标签
    confidence = models.FloatField()  # 置信度
    keywords = models.JSONField()  # 关键词列表

class HotTopic(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    start_time = models.DateTimeField()
    heat_index = models.FloatField()  # 热度指数
    related_articles = models.ManyToManyField(NewsArticle)

4.2 数据索引优化

• Elasticsearch全文检索索引

• Redis缓存热点数据

• PostgreSQL GIN索引加速JSON查询

5. 系统实现细节

5.1 前后端交互

• RESTful API设计规范

• JWT身份认证

• WebSocket实时数据推送

• 文件分块上传(用于报表导出)

5.2 AI模型训练流程

1. 数据标注与预处理

2. 预训练模型微调(BERT-base-chinese)

3. 模型评估与优化

4. 模型导出与服务化部署

5.3 性能优化策略

• 数据库读写分离

• 预测请求批处理

• 前端虚拟滚动加载

• CDN静态资源加速

6. 系统部署方案

6.1 开发环境

• Docker Compose本地开发环境

• Jupyter Notebook模型实验

6.2 生产环境

• Kubernetes集群部署

• Nginx负载均衡

• Prometheus + Grafana监控

• 日志集中管理(ELK Stack)

7. 创新点与特色

1. 多模态分析：结合文本与图片内容分析(扩展)

2. 增量学习：模型持续在线学习新热词

3. 跨平台支持：响应式设计兼容PC/移动端

4. 可解释AI：提供舆情分析决策依据

8. 论文结构建议

1. 引言(研究背景与意义)

2. 相关工作(舆情分析技术现状)

3. 系统设计与实现

4. 核心算法详述

5. 实验评估与分析

6. 应用案例展示

7. 结论与展望

代码实现：