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Yan-英杰
2023年新星计划导师
2025-12-16 11:03:13
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清新研究团队智能体安全研究报告:从大模型安全到可控行动系统.pdf
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【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版
这个是完整源码 java实现 大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着微博、抖音、知乎、小红书等社交媒体平台的快速发展,网络舆情呈现出数据规模大、传播速度快、情绪演化复杂等特点。传统离线批处理方式难以满足舆情监测对时效性的要求,亟需构建一套能够支撑实时采集、流式计算、情感分析与趋势预测的综合系统。本文围绕“基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测”课题,设计并实现了一套前后端分离的舆情分析平台。系统后端采用Java语言与Spring Boot框架构建RESTful服务,结合JWT完成管理员身份认证与权限控制;数据处理层引入Spark思想的流式窗口统计与Kafka消息缓冲机制,对社交媒体帖文进行情感倾向识别、热度指数计算和按小时窗口聚合;趋势预测模块基于历史热度序列构建多元线性回归模型,输出未来窗口的热度预测值,并采用RMSE、MAE、MAPE等指标评价预测效果;前端采用Vue3、Vue Router、Pinia、Element Plus与ECharts实现管理后台与数据可视化大屏,支持帖文管理、话题管理、实时舆情查看、趋势对比和个人中心维护等功能。数据库选用MySQL,库名为db_social_opinion,核心业务表均以t_前缀命名,覆盖管理员、用户、平台、话题、帖文、实时统计、预测结果与误差指标等实体。测试结果表明,系统能够稳定完成舆情事件模拟、实时统计刷新与趋势预测展示,界面日期时间统一采用“2026-11-02 17:25:17”格式,满足本科毕业设计对完整性、规范性与可演示性的要求。本文工作对高校舆情教学实验、中小规模舆情监测系统原型开发具有一定
金融工程专题:大类资产配置模型的更新与扩充.pdf
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