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1、项目介绍
技术栈：
python语言、Flask框架、Echarts可视化、requests爬虫技术、新浪新闻、scikit-learn、SnowNLP情感分析、ARIMA预测模型（时间序列预测算法）
功能模块图：
2、项目界面
（1）新闻可视化分析、热词关键词分析
（2）新闻列表、新闻类型
（3）新闻舆情分析与预测
（4）新闻可视化分析、热词关键词分析
（5）新闻舆情分析与预测
（6）注册登录
（7）数据爬取
3、项目说明
本项目利用网络爬虫技术从新浪新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析，
对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用 Flask框架 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口，并进行前端的渲染可视化分析。优化网络爬虫、前端页面和交互逻辑，增加话题趋势预测算法。
一、爬虫 requests
新浪新闻
https://news.sina.com.cn/china/
利用 Python 的 request + beautifulsoup 实现某新闻网站的新闻、娱乐、财经、体育、科技、汽车、女人、旅游、房产、教育、游戏等版块的最新新闻数据，完成数据清洗后存储到文件系统或数据库中。
二、ARIMA预测模型 ---- 时间序列预测模型
statsmodels库、ARIMA 模型
（1）构造 ARIMA 模型
（2）基于历史数据训练
（3）预测下一个时间步的值
三、SnowNLP情感分析
在使用 SnowNLP 进行情感分析时，情感得分是一个介于 0 到 1 之间的浮点数，用来表示文本的情感倾向。
接近 0 的得分表示文本具有明显的负面情感。
接近 1 的得分表示文本具有明显的正面情感。
接近 0.5 的得分则表示文本情感倾向不明显，可能是中性的。
四、话题词频统计与词群分析
通过对新闻关键词抽取、词频统计，并对多个关键词进行聚类形成【词群】
五、闻热度分析
新闻热度主要依据每个版块的所有新闻的关注人数的分布情况，前端利用 echarts 和 ecStat 实现密度分布直方图的可视化
4、核心代码
class WordSegmentPOSKeywordExtractor(TFIDF):
def extract_sentence(self, sentence, keyword_ratios=None):
"""
Extract keywords from sentence using TF-IDF algorithm.
Parameter:
- keyword_ratios: return how many top keywords. `None` for all possible words.
"""
words = self.postokenizer.cut(sentence)
freq = {}
seg_words = []
pos_words = []
for w in words:
wc = w.word
seg_words.append(wc)
pos_words.append(w.flag)
if len(wc.strip()) < 2 or wc.lower() in self.stop_words:
continue
freq[wc] = freq.get(wc, 0.0) + 1.0
if keyword_ratios is not None and keyword_ratios > 0:
total = sum(freq.values())
for k in freq:
freq[k] *= self.idf_freq.get(k, self.median_idf) / total
tags = sorted(freq, key=freq.__getitem__, reverse=True)
top_k = int(keyword_ratios * len(seg_words))
tags = tags[:top_k]
key_words = [int(word in tags) for word in seg_words]
return seg_words, pos_words, key_words
else:
return seg_words, pos_words
extractor = WordSegmentPOSKeywordExtractor()
def fetch_keywords(new_title):
"""新闻关键词抽取，保留表征能力强名词和动词"""
seg_words, pos_words, key_words = extractor.extract_sentence(new_title, keyword_ratios=0.8)
seg_key_words = []
for word, pos, is_key in zip(seg_words, pos_words, key_words):
if pos in {'n', 'nt', 'nd', 'nl', 'nh', 'ns', 'nn', 'ni', 'nz', 'v', 'vd', 'vl', 'vu', 'a'} and is_key:
if word not in STOPWORDS:
seg_key_words.append(word)
return seg_key_words@app.route('/news_words_analysis/<category>')def news_words_analysis(category):conn = sqlite3.connect('sina_news.db')cursor = conn.cursor()sql = "SELECT title FROM news_info where category='{}' order by date desc".format(category)cursor.execute(sql)titles = cursor.fetchall()word_count = {}for title in titles:words = fetch_keywords(title[0])for word in words:if word in word_count:word_count[word] += 1else:word_count[word] = 1wordclout_dict = sorted(word_count.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)wordclout_dict = [{"name": k[0], "value": k[1]} for k in wordclout_dict]# 选取 top10 的词作为话题词群top_keywords = [w['name'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]top_keyword_counts = [w['value'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]return jsonify({'词云数据': wordclout_dict, '词群': top_keywords, '词群个数': top_keyword_counts})# -----------3、预测---------------------def arima_model_train_eval(history):# 构造 ARIMA 模型model = ARIMA(history, order=(1, 1, 0))# 基于历史数据训练model_fit = model.fit()# 预测下一个时间步的值output = model_fit.forecast()yhat = output[0]return yhat@app.route('/keywords_yuqing_search/<search_input>')def keywords_yuqing_search(search_input):""" 3、舆情关键词检索分析 """conn = sqlite3.connect('sina_news.db')cursor = conn.cursor()print(search_input)sql = "SELECT * FROM news_info where title like '%{}%' order by date asc".format(search_input)cursor.execute(sql)news_infos = cursor.fetchall()dates = []sentiment_scores = []category_count = {}date_count = {}for news_info in news_infos:category, news_title, news_url, date = news_infodates.append(date)# 情感分析sentiment_score = SnowNLP(news_title).sentimentssentiment_scores.append(sentiment_score)if category not in category_count:category_count[category] = 0category_count[category] += 1for date in dates:if date not in date_count:date_count[date] = 0date_count[date] += 1# 事件发生的趋势预测pred_dates = list(date_count.keys())date_news_counts = list(date_count.values())# 下一个日期及新闻数量预测，调用自建arima_model_train_eval函数print(date_news_counts)pred_next_count = arima_model_train_eval(date_news_counts)date_news_counts.append(pred_next_count)new_date = pred_dates[-1]next_date = datetime.strptime(new_date, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=1)next_date = next_date.strftime('%Y-%m-%d')pred_dates.append(next_date)result = {'情感得分': sentiment_scores,'日期': dates,'类别': list(category_count.keys()),'新闻个数': list(category_count.values()),"趋势日期": pred_dates,"趋势数量": date_news_counts}return jsonify(result)5、源码获取方式
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