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

5、源码获取方式

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