基于python的景点舆情分析，爬虫获取景点数据，评论数据，情感分析和可视化展示_基于python的旅游网站数据爬虫技术在网络舆情分析中的价值研究

概述

毕业设计项目中，构建一个基于Python的系统，用于抓取携程网上的江西省景点信息及对应评论数据，并进行深入的舆情分析。

1. 数据获取：

   • 使用Python的requests库模拟浏览器发送HTTP请求至指定URL（https://m.ctrip.com/restapi/soa2/20591/getGsOnlineResult）以获取景点基本信息，解析返回的JSON格式数据提取出景点名、城市、图片链接、评分、评论数和景点详情链接等字段。

2. 评论数据抓取：

   • 针对每个景点，通过其详情链接进一步抓取对应的游客评论数据，包括评价内容、评分等详细信息，并将这些数据存储至MySQL数据库中。

3. 情感分析：

   • 从MySQL数据库中查询已抓取的评论数据，利用Python中的snownlp库对每条评论内容进行情感分析，得到每条评论的情感倾向数值。
   • 将情感分析结果一并存入数据库，以便后续的数据分析和展示。

4. Web应用开发：

   • 利用Flask框架构建一套Web应用程序，实现以下功能：
     • 用户登录与注册功能，确保数据的安全性和用户的个性化体验；
     • 所有景点展示列表页面，呈现江西省各个景点的基本信息；
     • 整体分析页面，展示全省景点的整体舆情概况、平均评分、评论总量等汇总数据；
     • 景点搜索页面，允许用户按名称、城市等关键词快速查找目标景点；
     • 单个景点分析页面，展示特定景点的详细评论、情感分析结果、评分分布以及评论统计分析；
     • 数据可视化模块，如使用情感词云图来直观展现热点词汇及其情感色彩。

5. 数据分析与应用：

   • 基于收集和分析的数据，景区管理者可以实时查看游客反馈，针对性地改善服务，提高游客满意度；
   • 加强舆情监测，快速响应负面评价，减轻不良舆论对景区形象的影响；
   • 根据主题分析的结果，调整和优化景区资源配置，针对游客关注的重点区域和服务环节进行强化；
   • 为决策层提供强有力的数据支撑，依据客观数据分析结果制定更科学、精准的景区经营策略和营销活动。

该项目不仅具有实际操作意义，能够有效提升江西省旅游景区的服务质量和运营管理效率，还拥有重要的学术研究价值，是对舆情分析技术和旅游管理实践相结合的一次有益探索，预示着良好的研究前景和发展潜力。

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情感分析

总结

基于大数据与自然语言处理技术的在线景点信息服务系统，实现了景点详情功能模块。系统整合了多元数据源，高效抓取并存储景点基础信息及用户评论数据于MySQL数据库中。运用情感分析算法对海量评论进行了深入挖掘，统计了不同时间段内的评论情感倾向，并精准提炼出积极与消极主题词，以反映游客的真实体验与关注点。通过Echarts绘制情感词云图，直观展示了评论情感的分布特点。该设计不仅提升了用户获取景点信息的效率，还为旅游管理部门提供了有效的数据分析手段，体现了信息技术在智慧旅游领域的实际应用价值。

结尾

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