安全网络论文提纲

论文题目：食品安全网络舆情分析系统设计与实现

摘要：随着自媒体的壮大、网络社交平台的风靡,人们越来越倾向于在网络中发表观点、宣泄情绪,互联网已逐渐成为舆情的主要载体,食品安全网络舆情亦是如此。“民以食为天”,食品安全问题是最基本的民生问题,直接关系到百姓的健康乃至生命安全,食品安全问题一直处在网络舆论的热点,对食品安全网络舆情分析和监控显得尤为重要。因此,本文研究了食品安全网络舆情分析方法,设计实现了食品安全网络舆情分析系统。首先本文进行了需求分析,确定了系统的功能需求。在总体设计中将系统划分为数据采集模块,数据处理模块,舆情分析模块以及权限模块,其中舆情分析模块由话题检测模块、话题跟踪模块、情感分析模块和统计分析模块组成。本文接着在详细设计阶段对以上各模块进行了分析、设计和实现。数据采集模块负责采集互联网中的食品安全网络舆情数据,数据处理模块实现了文本数据的清洗、分词、去停用词、向量表示。本文在话题检测模块中,构建了基于K-MEANS的文本聚类算法的话题检测模型;在话题跟踪模块中,构建了基于KNN文本分类算法的话题跟踪模型;在情感分析模块中,先通过正确率、召回率、F值对4种常见的情感分析模型进行评估,评估结果显示门控循环单元GRU网络更适用于构建情感分析模型。为提高模型的准确率,本文采用动态学习率衰减方法对GRU情感分析模型进行了优化,并取得了较好的效果。本文设计的分析系统以Python为开发语言,采用B/S架构,选择MySQL作为数据库,基于Django框架进行Web开发。经测试,系统运行良好,并在以幼儿园食物中毒话题为例的应用中取得较好效果。食品安全网络舆情分析系统可为食品安全网络舆情分析提供便利,并提高食品安全网络舆情分析效率。

关键词：食品安全;网络舆情;情感分析;GRU网络;Django

学科专业：控制工程（专业学位）

摘要

ABSTRACT

1 前言

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 网络舆情分析系统

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的组织结构

2 系统需求分析

2.1 系统业务流程分析

2.2 系统功能性需求分析

2.2.1 数据采集模块需求分析

2.2.2 数据处理模块需求分析

2.2.3 舆情分析模块需求分析

2.2.4 权限模块需求分析

2.3 系统非功能性需求分析

3 系统总体设计

3.1 系统总体架构

3.1.1 系统总体架构

3.1.2 系统技术架构

3.2 系统功能模块

3.3 数据库设计

3.3.1 MySQL数据库介绍

3.3.2 概念模型设计

3.3.3 主要数据表设计

4 系统详细设计与实现

4.1 数据采集模块设计与实现

4.1.1 数据采集流程

4.1.2 页面抓取解析功能

4.1.3 防止屏蔽功能

4.1.4 数据存储功能

4.2 数据处理模块设计与实现

4.2.1 数据处理流程

4.2.2 数据清洗功能

4.2.3 文本分词与去停用词功能

4.2.4 文本向量化功能

4.3 话题检测与跟踪模块设计与实现

4.3.1 话题检测模块

4.3.2 话题跟踪模块

4.4 情感分析模块设计与实现

4.4.1 情感分析模型分析

4.4.2 基于GRU的情感分析模型构建

4.4.3 基于学习率衰减的GRU情感分析模型优化

4.4.4 情感分析模块

4.5 统计分析模块设计与实现

4.6 权限模块设计与实现

5 测试与应用

5.1 数据采集模块测试

5.2 数据处理模块测试

5.3 舆情分析模块测试

5.4 权限模块测试

5.5 实际应用效果

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

7 参考文献

9 致谢