（附源码）django评论热点分析系统 计算机毕设46210

目  录

摘要

1 绪论

1.1 研究意义

1.2 国内外发展现状

1.3 研究方法

1.4 论文结构与章节安排

1.5 开发技术

2 评论热点分析系统系统分析

2.1 可行性分析

2.2 系统流程分析

2.2.1 数据增加流程

2.2.2 数据修改流程

2.2.3 数据删除流程

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

2.3.2 非功能性分析

2.4 系统用例分析

2.5本章小结

3 评论热点分析系统总体设计

3.1 系统架构设计

3.2 系统功能模块设计

3.2.1整体功能模块设计

3.2.2用户模块设计

3.2.3 评论数据管理模块设计

3.2.4 热搜微博数据管理模块设计

3.3 数据库设计

3.3.1 数据库概念结构设计

3.3.2 数据库逻辑结构设计

3.4本章小结

4 评论热点分析系统详细设计与实现

4.1用户功能模块

4.2管理员功能模块

5系统测试

5.1 系统测试用例

5.2 系统测试结果

结论

参考文献

致  谢

摘要

目前市场上情感分析的系统相对较少，且之中多数不公开。已有的系统也存在一些缺憾。有的系统采用基于情感词典和规则的分析方式，准确率较低;有的系统将结果应用于单一的行业领域，如电影推荐系统，缺少舆情的社会参考价值;有的系统仅分析单条微博的情感值，较少关注单条微博背后总体话题的情感的分布;现实生活中热点消息时有出现反转情况、热度也随时间变化，大部分系统仅分析微博在某一时刻的情感值,并不是特别关注实现情感分布随时间动态变化的展示。本文正是试图设计并实现一个针对评论热点分析系统,通过设计融合文本纠错技术的情感分析模型实现情感分析任务准确率的提升，同时从应用层面关注整个话题下的整体情感分布并使其可视化,展现其情感走势的变化状况，为用户和相关决策管理部门提供舆情参考。

关键词：评论热点分析系统；Django框架；MySQL

Abstract

Currently, there are relatively few systems for sentiment analysis in the market, and most of them are not publicly available. The existing system also has some shortcomings. Some systems use analysis methods based on sentiment dictionaries and rules, resulting in low accuracy; Some systems apply the results to a single industry field, such as movie recommendation systems, which lack the social reference value of public opinion; Some systems only analyze the emotional values of individual Weibo posts and pay less attention to the overall emotional distribution of topics behind individual Weibo posts; In real life, there may be reversals in hot news, and the popularity also changes over time. Most systems only analyze the emotional value of Weibo at a certain moment, and do not particularly focus on displaying the dynamic changes in emotional distribution over time. This article is an attempt to design and implement a sentiment analysis system for comment hotspots. By designing an sentiment analysis model that integrates text error correction technology, the accuracy of sentiment analysis tasks can be improved. At the same time, from the application level, the overall emotional distribution of the entire topic can be focused on and visualized, showing the changes in emotional trends, and providing public opinion reference for users and relevant decision-making management departments.

Keywords: Comment hotspot analysis system; Django framework; MySQL

1 绪论

1.1 研究的目的意义

伴随着4G的飞速发展和5G的逐步到来，人们已逐渐适应于移动互联网时代所带来的便利和快捷,其中最明显的表现是人们获取信息的方式早已不再是单一的官方媒体或广播电视,以微博为代表的自媒体和网络社交平台已占据相当分量。同时这些平台的发展使得信息数据的传递也更加迅速，覆盖面也迅速扩大。政府“提速降费”的政策也进一步鼓励了以微博为代表的移动互联网媒体的快速发展。根据微博2018年度第三季财报显示，其月均活跃用户已达到4.46亿"。微博的巨大意义不仅在于数以亿计的网络用户从其获取信息,还在于用户会在该平台上发表自己的意见看法，而这些数据往往带有感情色彩和倾向性。同时这些数据来源多元化，有来自于官方的发布，也有来自于有一定运营经验多媒体的发表，更多的是来自于个人表达自身观点的评论。从年龄结构上看，微博用户群体更趋向于青年和中年人，这部分人群是社会发展建设的主力军，同时也最容易受到网络情绪的感染。

伴随着信息传递效率的高速提升和人们生活的日益丰富，微博话题的种类和数量也飞速攀升。相对而言热点话题拥有更多的参与人群，集中了用户的更多关注，同时热烈的讨论也加深了话题的深度。所以，对热点微博进行的情感分析所覆盖的人群更广、层次更深、抽取出的信息更具有代表性，所以同时对相关管理部门也具备参考价值。微博带有“热搜”机制，会自动生成热点话题并按热度排序。本文的热点微博对应的话题即采用微博的“热搜话题”。

早期的文本情感分析技术是依托情感词典开展的，所得的结果依托于词典的大小、完整性和词法语法的分析。这种方式原理简单，但是词典的收集、标注和词法语法分析等需要耗费大量的人力和专业领域的知识。随着机器学习的引入，通过朴素贝叶斯、支持向量机等分类算法进行情感分析分类，在一定意义上:提升了准确度。但这种方法需要提取微博的情感特征，对情感特征进行标注，同时人工标注也带有很大的主观性，也需要消耗大量人力。伴随着深度学习的快速发展，采用无监督或半监督的方式，模型自动提取特征逐渐展现出优势，目前常用的深度学习的模型有卷积神经网络、循环神经网络等。目前的情感分析深度学习模型多是基于对原文本内容直接进行情感分析,但是在用户进行文本输入过程中往往都会存在输入错字错词的情况，会对文本本身的语义造成影响，进而影响文本情感的正确表征与识别。对于上述如果能够对文本中进行纠错，将对提升情感分析任务的准确度有很大帮助。。

1.2 国内外发展现状

了解人们的观点以及观点之中所包含的情感一直是文本分析领域的重点方面。国内外都已形成了相对进展的研究。对于英文来说，单词之间用空格隔开，句级的文本可以直接转化为词级，直接对单词进行分析。而中文则需要多一项步骤，需要先把一个句子利用分词技术进行分词处理,再对分好的词进行词级的分析。对于已经经过分词处理的中文文本数据，可以采用情感分析技术对其进行想要的情感分析。情感分析的技术包括早期的采取情感词典的技术、需要提取情感特征的机器学习技术、以及运用特征学习和分层特征提取的深度学习技术。

采用情感词典的方式一般是利用人工提前制作好大量的情感词典,之后再从.文本中选取情感词，然后比对情感词典，用以分析情感值。所以在采用情感词典的技术中，构造情感词典是关键。情感词典的构造又分为人工构造和自动构造。截至现在，人工构造的情感词典国内最为常用的是知网的HowNet，国外常用的有普林斯顿大学的WordNet、哈佛大学的General Inquirer Lexicon。除此之外韦航等人提出了一种主题微博情感分析模型，采用所得文本中情感相反两面情感词的数量来判断情感性质。徐琳宏等人通过人工对情感分类及获词的强度，实现了一种情感词本体。Li等人4通过抽取句子中的副词和形容词，并将之同WordNet词表比对从而选出情感词，在评论数据集的实验中，这种方式准确率达到了77.17%。自动构建人工词典一定程度上节省了人工成本，同时也增强了词典的普适性。基于知识库的词典构建主要是基于上文提到的中文知网的HowNet以及英文普林斯顿大学的WordNet,添加对其的语义分析。基于语料库的词典构建多是从大规模语料数据中进行自动学习，对不同领域进行提取，得到特定领域的词典。Turney等人使用语义极性的算法对情感文本进行分析，使用点互信息的方法扩展基本的情感词汇，实验中准确率达74%。

1.3 研究方法

首先，通过引擎搜索或者查阅相关文献资料，了解了本系统开发的背景以及设计系统的意义所在，收集用户需求信息。其次，在开发工具上，最终确定是基于Mysql数据库，在Python的Django技术程序设计的基础上实现，设计出系统大致的功能模块。主要从方便系统用户和系统管理员的角度进行分析，明确该系统应该具有的功能。最终是测试系统，通过用例测试发现存在的问题并找到解决的方案。利用现有的开发平台，结合自己所学的知识，在老师的指导帮助下来完成该设计，确保系统的可用性、实用性。

1.4论文结构与章节安排

本文共分为六章，章节内容安排如下：

第一章：引言。第一章主要介绍了课题研究的背景意义，国内目前相关研究现状以及技术和本文的研究内容与主要工作。

第二章：系统需求分析。第三章主要从系统的用户、功能等方面进行需求分析。

第三章：系统设计。第四章主要对系统框架、系统功能模块、数据库进行功能设计。

第四章：系统实现。第五章主要介绍了系统框架搭建、系统界面的实现。

第五章：系统测试。第六章主要对系统的部分界面进行测试并对主要功能进行测试

第六章：总结。

1.5开发技术

1.5.1Python简介

Python 是一个高层次的脚本语言结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的。Python 的设计，相比其他语言经常使用英文关键字和其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构，具有很强的可读性。

解释型语言：类似于Python和Perl语言，这意味着开发过程中没有了编译这个环节。

交互式语言：可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

面向对象语言：Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术

1.5.2Django框架

1.Spring的优势:

通过Spring的IOC特性，将对象之间的依赖关系交给了Spring控制，方便解耦，简化了开发。

2.Spring MVC的优势:

SpringMVC是使用了MVC设计思想的轻量级web框架，对web层进行解耦，使我们的开发更简洁。

3.Mybatis的优势:

数据库的操作(sql)采用xml文件配置，解除了sql和代码的耦合，提供映射标签，支持对象和和数据库orm字段关系的映射，支持对象关系映射标签，支持对象关系的组建提供了xml标签，支持动态的sql。

1.5.2 Mysql数据库

Mysql是一个多用户、多线程的服务器，采用SQL的数据库，数据库管理系统是基于SQL的用户以及服务器模式的关系，它的优点有强大的功能、操作简单、管理方便、可靠安全、运行较快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等，非常适合Web站点或者其他应用软件，在数据库后端的开发。此外，利用许多语言，会员可以编写和访问Mysql数据库的程序。Mysql数据库也是开放源代码的，开发者越来越喜欢使用Mysql关系数据库，应用范围也被推而广之。这是由于速度快和易用性， Web站点或应用软件的数据库后端的开发也都在使用它。

mysql 数据库它有很多的优点，例如它在操作上能够让人通俗易懂、功能强大、信息储存量高等优点。所以被人们广泛应用，对于mysql数据库来说它一般主要是对数据进行编码和查询，而且在很多的设计当中都应用到了该数据库，在此过程当中我们可以对常规的数据进行查询和组合，所以我们在进行使用mysql数据库的时候只要对编写一小段的数据就能实现相应的功能。数据库，就是数据存储的储藏室，只不过数据是存储在计算机上的，而不是现实中的储藏室，数据的存放是按固定格式，而不是无序的，则定义就是 ：长期有固定格式，可以共享的存储在计算机存储器上。数据库管理主要包括数据表的建立，数据存储、修改和增加数据，为了使数据库系统能够正常运行，相关人员进行的管理工作。数据表的建立，可以对数据表中的数据进行调整，数据的重新组合及重新构造，保证数据的安全性。

1.5.2 B/S体系工作原理

B/S架构采取浏览器请求，服务器响应的工作模式。

用户可以通过浏览器去访问Internet上由Web服务器产生的文本、数据、图片、动画、视频点播和声音等信息；

而每一个Web服务器又可以通过各种方式与数据库服务器连接，大量的数据实际存放在数据库服务器中；

从Web服务器上下载程序到本地来执行，在下载过程中若遇到与数据库有关的指令，由Web服务器交给数据库服务器来解释执行，并返回给Web服务器，Web服务器又返回给用户。在这种结构中，将许许多多的网连接到一块，形成一个巨大的网，即全球网。而各个企业可以在此结构的基础上建立自己的Internet。

在 B/S 模式中，用户是通过浏览器针对许多分布于网络上的服务器进行请求访问的，浏览器的请求通过服务器进行处理，并将处理结果以及相应的信息返回给浏览器，其他的数据加工、请求全部都是由Web Server完成的。通过该框架结构以及植入于操作系统内部的浏览器，该结构已经成为了当今软件应用的主流结构模式。

2 评论热点分析系统系统分析

本章内容概括了评论热点分析系统的可行性分析、系统功能分析以及系统用例分析。。

2.1 可行性分析

（1）经济可行性：

从评论热点分析系统的开发成本来看，评论热点分析系统的设计和开发都是我自己完成的，没有其他成本上的开销。

从评论热点分析系统的维护成本来看，评论热点分析系统的开发遵循一套完整的代码编写规范，并且评论热点分析系统的结构设计非常灵活，遵循高内聚低耦合的原则，因此易于维护和迭代开发。

在评论热点分析系统上线之后，上线前期我会根据真实需求来调查，对使用我开发的评论热点分析系统来制定一套符合的使用费。系统运行稳定后我会将推广范围到其他学校中，他们可以自己来注册使用我的评论热点分析系统，只需要缴纳一点点的定金。

综合以上的分析，评论热点分析系统所带来的经济效益将会带来极大的收益。并且随着我的推广，来使用我开发的评论热点分析系统的市场将越来越大，评论热点分析系统带来的利润也就越来越多。因此，从经济层面来看开发评论热点分析系统的是可行的。

所以经济可行性没有问题。

（2）操作可行性：

总的来说评论热点分析系统的使用还是比较简单的，一般不存在操作困难的事情，评论热点分析系统的管理人员需要对该评论热点分析系统有一定的了解，比如热搜微博数据、评论数据、点赞数据、转发数据管理等操作，如果不会，可以进行简单的培训就好了。

（3）技术可行性：

从开发工具来看，由于评论热点分析系统是基于Python开发的，因此当前市面上的开发工具都可以来开发，这些功能强大的开发工具可以给我来设计毕设带来非常大的方便。

从评论热点分析系统的本身技术来说，对于我来开发一个评论热点分析系统这个毕设是不费事的。评论热点分析系统的开发可以简单的分为前台模块、后台模块开发以及数据库开发。其中的大部分技术难点在我上学时已经使用过了，同时网络上很多技术点可以让我来借鉴。Web后台管理使用Python开发，数据库使用mysql，因此为我在开发评论热点分析系统这个毕设上省去了很多多余代码，这给我的毕设项目编写带来了极大的便利。。

综上所述技术可行性也没有问题。

（4）法律可行性：

从开发者角度来看，Django框架是网上开源且免费的，在知识产权方面不会产生任何法律纠纷。

从用户使用角度来看，只要不再系统上贩卖违禁品，对系统做出条约协议，杜绝非法支付即可。

综上所述法律可行性也没有问题。

2.2 系统流程分析

业务流程是用一些特定的符合和线条来进行演示用户在使用系统时的过程，在进行系统分析的时候，业务流程可以帮助开发人员更好的理解业务，发现错误，完善系统。

2.2.1 数据增加流程

用户成功登入系统后就能够实现增加数据的操作，增加数据的编号是特定的，系统生成，用户不能随意填写，除了编号以外，其他增加信息用户自己填写，填写后的信息经过系统验证，验证合法通过就显示增加数据成功了，相反的话，就没有增加成功，图2-1显示的就是在增加数据时的流程。

图2-1  数据增加流程图

2.2.2 数据修改流程

数据修改时的流程和上面介绍的数据增加时的流程差不多，如图2-2所示。

图2-2  数据修改流程图

2.2.3 数据删除流程

如果系统里面存在一些没有用的数据的话，相关的管理人员还可以对这些数据进行删除，图2-3就是数据删除时的流程图。

图2-3  数据删除流程图

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

按照评论热点分析系统的角色，我划分为了用户模块和管理员模块这两大部分。

用户管理模块：

（1）注册登录：游客可以随时进入到系统中，对系统中的信息浏览，但是想要实现健康信息上报等，就必须有这个系统的账号，如果没有账号的话，可以注册成员用户进行相关的操作，同时用户还可以通过“我的”这以按钮对个人信息以及操作的信息进行管控。

（2）公告消息：用户点击导航栏中的“公告消息”进行系统公告信息的查看浏览等。

（3）热点新闻：用户点击“热点新闻”这个菜单按钮，可以查看热点新闻信息等。

（3）热点微博数据：用户点击“热点微博数据”进行数据信息查看浏览。

（4）个人中心：用户可以进行个人资料的修改。

管理员管理模块：

（1）用户管理：管理员可以对系统用户信息进行管理。

（2）轮播图管理：对轮播图进行增删改查。

（3）公告消息管理：管理员对公告信息进行增删改查。

（4）资源管理：管理员可以对热点新闻以及新闻分类进行增删改查。

（5）模块管理：对热搜微博数据、评论数据、点赞数据、转发数据进行维护管理。

2.3.2 非功能性分析

评论热点分析系统的非功能性需求比如评论热点分析系统的安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下3-1表格中：

表2-1评论热点分析系统非功能需求表

安全性	主要指评论热点分析系统数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。
可靠性	可靠性是指评论热点分析系统能够安装用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。
性能	性能是影响评论热点分析系统占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。
可扩展性	比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。
易用性	用户只要跟着评论热点分析系统的页面展示机器信息进行操作，就可以了。
可维护性	评论热点分析系统开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题

2.4 系统用例分析

通过2.3功能的分析，得出了本评论热点分析系统的用例图：

图2-4就是用户角色的用例展示。

图2-4 评论热点分析系统用户角色用例图

图2-5就是管理员角色的用例展示。

图2-5 评论热点分析系统管理员角色用例图

用例描述是对用例图的各功能模块最好的理解和需求的描述的一种文字性说明，用例描述如下：

表2-2 登录描述

描述项	说明
用例名称	登录
用例描述	在使用者输入正确输入用户名和密码的条件下，才能登入系统继续后面的操作
参与者	使用者
前置条件	用户正确输入URL
后置条件	用户登录，成功跳转至主界面
主事件流	使用者输入相应的用户名和密码 如果用户名不存在，则需要去注册 如果密码或者用户名错误，登录失败 如果输入的用户名和密码正确，则进入平台主界面
异常事件流	e1.网络异常 e2.数据库连接异常

表2-3 公告消息管理描述

描述项	说明
用例名称	公告消息操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对公告消息进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员登录成功并跳转到后台主界面
后置条件	操作成功
主事件流	管理员跳转公告消息管理页面 管理员可以删除公告消息信息
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表2-4 热点新闻管理描述

描述项	说明
用例名称	热点新闻操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对热点新闻模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入热点新闻管理页面 （2）管理员可以对热点新闻进行增删改查操作 （3）管理员新增某个热点新闻，添加成功跳转到查询页面
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表2-5 热搜微博数据管理描述

描述项	说明
用例名称	热搜微博数据操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对热搜微博数据模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入热搜微博数据管理页面，发布热搜微博数据信息 （2）管理员可以对热搜微博数据进行增删改查操作
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表2-6 评论数据管理描述

描述项	说明
用例名称	评论数据操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对评论数据模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入评论数据管理页面 （2）管理员可以对评论数据进行增删改查操作
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表2-7 点赞数据管理描述

描述项	说明
用例名称	点赞数据操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，点赞数据模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入点赞数据管理页面 （2）管理员可以对点赞数据进行删除操作
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表2-8 转发数据管理描述

描述项	说明
用例名称	转发数据操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，转发数据模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入转发数据管理页面 （2）管理员可以对转发数据进行删除操作
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

2.5本章小结

本章主要通过对评论热点分析系统的可行性分析、流程分析、功能需求分析、系统用例分析，确定整个评论热点分析系统要实现的功能。同时也为评论热点分析系统的代码实现和测试提供了标准。

3 评论热点分析系统总体设计

本章主要讨论的机器信息包括评论热点分析系统的功能模块设计、数据库系统设计。

3.1 系统架构设计

本评论热点分析系统从架构上分为三层：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图3-1评论热点分析系统系统架构设计图

表现层（UI）：又称UI层，主要完成本评论热点分析系统的UI交互功能，一个良好的UI可以打打提高用户的用户体验，增强用户使用本评论热点分析系统时的舒适度。UI的界面设计也要适应不同版本的评论热点分析系统以及不同尺寸的分辨率，以做到良好的兼容性。UI交互功能要求合理，用户进行交互操作时必须要得到与之相符的交互结果，这就要求表现层要与业务逻辑层进行良好的对接。

业务逻辑层（BLL）：主要完成本评论热点分析系统的数据处理功能。用户从表现层传输过来的数据经过业务逻辑层进行处理交付给数据层，系统从数据层读取的数据经过业务逻辑层进行处理交付给表现层。

数据层（DL）：由于本评论热点分析系统的数据是放在服务端的mysql数据库中，因此本属于服务层的部分可以直接整合在业务逻辑层中，所以数据层中只有数据库，其主要完成本评论热点分析系统的数据存储和管理功能。

3.2 系统功能模块设计

3.2.1整体功能模块设计

在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析，并且根据需求分析了本评论热点分析系统中的用例。那么接下来就要开始对本评论热点分析系统的架构、主要功能和数据库开始进行设计。评论热点分析系统根据前面章节的需求分析得出，其总体设计模块图如图3-2所示。

图3-2 评论热点分析系统功能模块图

3.2.2用户模块设计

本系统的用户包括管理员和用户。两用户模块的功能基本是相同的，用户比管理员多了一个注册功能，以用户模块的结构图为例进行分析，用户模块结构图为例进行分析，如下图：

图3-3用户模块结构图

3.2.3 评论数据管理模块设计

评论热点分析系统中用户可以进行评论数据查看，管理员可以后台对其进行增删改查。所以需要专门设计一个评论数据管理模块，具体的结构图如下：

图3-4评论数据模块结构图

3.2.4热搜微博数据管理模块设计

评论热点分析系统是中需要存储热搜微博数据，其模块功能结构，具体的结构图如下：

图3-5热搜微博数据模块结构图

3.3 数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

3.3.1 数据库概念结构设计

下面是整个评论热点分析系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图3-6 评论热点分析系统总E-R关系图

3.3.2 数据库逻辑结构设计

通过上一小节中评论热点分析系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此我主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表comment_data (评论数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_data_id	int	10	0	N	Y		评论数据ID
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题
3	statistician	varchar	64	0	Y	N		统计人
4	statistical_time	date	10	0	Y	N		统计时间
5	statistical_type	varchar	64	0	Y	N		统计类型
6	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数
7	remarks	varchar	64	0	Y	N		备注
8	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
9	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表forward_data (转发数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	forward_data_id	int	10	0	N	Y		转发数据ID
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题
3	statistician	varchar	64	0	Y	N		统计人
4	statistical_time	date	10	0	Y	N		统计时间
5	number_of_forwards	int	10	0	Y	N	0	转发数
6	remarks	varchar	64	0	Y	N		备注
7	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
8	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表hits (用户点击)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hits_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表hot_search_weibo_data (热搜微博数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hot_search_weibo_data_id	int	10	0	N	Y		热搜微博数据ID
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题
3	release_time	varchar	64	0	Y	N		发布时间
4	user_no	varchar	64	0	Y	N		用户编号
5	user_nickname	varchar	64	0	Y	N		用户昵称
6	customer_type	varchar	64	0	Y	N		用户类型
7	sending_equipment	varchar	64	0	Y	N		发文设备
8	article_address	varchar	255	0	Y	N		文章地址
9	number_of_forwards	int	10	0	Y	N	0	转发数
10	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数
11	like_count	int	10	0	Y	N	0	点赞数
12	article_content	longtext	2147483647	0	Y	N		文章内容
13	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
14	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
15	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
16	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
17	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表like_data (点赞数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	like_data_id	int	10	0	N	Y		点赞数据ID
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题
3	statistician	varchar	64	0	Y	N		统计人
4	statistical_time	date	10	0	Y	N		统计时间
5	statistical_type	varchar	64	0	Y	N		统计类型
6	like_count	int	10	0	Y	N	0	点赞数
7	remarks	varchar	64	0	Y	N		备注
8	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
9	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表notice (公告)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	notice_id	mediumint	8	0	N	Y		公告id：
2	title	varchar	125	0	N	N		标题：
3	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：
4	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
5	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表praise (点赞)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	praise_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	status	bit	1	0	N	N	1	点赞状态:1为点赞，0已取消

表registered_users (注册用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	registered_users_id	int	10	0	N	Y		注册用户ID
2	user_no	varchar	64	0	N	N		用户编号
3	full_name	varchar	64	0	Y	N		姓名
4	gender	varchar	64	0	Y	N		性别
5	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
6	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
8	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表slides (轮播图)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	slides_id	int	10	0	N	Y		轮播图ID：
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题：
3	content	varchar	255	0	Y	N		内容：
4	url	varchar	255	0	Y	N		链接：
5	img	varchar	255	0	Y	N		轮播图：
6	hits	int	10	0	N	N	0	点击量：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表article_type (文章分类)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	type_id	smallint	5	0	N	Y		分类ID：[0,10000]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]决定分类显示的先后顺序
3	name	varchar	16	0	N	N		分类名称：[2,16]
4	father_id	smallint	5	0	N	N	0	上级分类ID：[0,32767]
5	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该分类的作用
6	icon	text	65535	0	Y	N		分类图标：
7	url	varchar	255	0	Y	N		外链地址：[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下，就在该URL上设置
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表auth (用户权限管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	auth_id	int	10	0	N	Y		授权ID：
2	user_group	varchar	64	0	Y	N		用户组：
3	mod_name	varchar	64	0	Y	N		模块名：
4	table_name	varchar	64	0	Y	N		表名：
5	page_title	varchar	255	0	Y	N		页面标题：
6	path	varchar	255	0	Y	N		路由路径：
7	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
8	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
9	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
10	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
11	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
12	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
13	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
14	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
15	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
16	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
17	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
18	option	text	65535	0	Y	N		配置：
19	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表access_token (登陆访问时长)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	token_id	int	10	0	N	Y		临时访问牌ID
2	token	varchar	64	0	Y	N		临时访问牌
3	info	text	65535	0	Y	N
4	maxage	int	10	0	N	N	2	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户编号:

3.4本章小结

整个评论热点分析系统的需求分析主要对系统总体架构以及功能模块的设计，通过建立E-R模型和数据库逻辑系统设计完成了数据库系统设计。

4 评论热点分析系统详细设计与实现

评论热点分析系统的详细设计与实现主要是根据前面的评论热点分析系统的需求分析和评论热点分析系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从评论热点分析系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

4.1用户功能模块

4.1.1 首页界面

当进入评论热点分析系统的时候，系统以上中下的布局进行展示，首先映入眼帘的是系统的导航栏，再往下是各种各样的系统信息，其主界面展示如下图4-1所示。

图4-1 首页界面图

4.1.2 用户注册界面

不是评论热点分析系统中正式用户的是可以在线进行注册的，当用户右上角“注册”按钮的时候，当填写上自己的账号+密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号等信息后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据，再次验证密码和确认密码是否是一样的，最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复，只有都验证没问题后即可用户注册成功。其用用户注册界面展示如下图4-2所示。

图4-2 前台用户注册界面图

4.1.3 用户登录界面

评论热点分析系统中的前台上注册后的用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的，当用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后，将会首先验证输入的有没有空数据，再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到评论热点分析系统的首页中；否则将会提示相应错误信息，用户登录界面如下图4-3所示。

图4-3用户登录界面图

4.1.4公告消息界面

当点击导航栏上的“公告消息”的时候，就会进入对应的公告列表界面，用户可以进行公告消息浏览查看。公告消息界面如下图4-4所示。

图4-4公告消息界面图

4.1.5 个人资料界面

当用户点击评论热点分析系统中导航栏上的“个人资料”后将会进入到个人资料界面，可以进行个人资料的修改，个人资料界面如下图4-5所示。

图4-5个人资料界面图

4.1.6 密码修改界面

当用户点击“密码修改”后就可以进行密码修改，密码修改详情页面如图4-6所示。

图4-6 密码修改详情界面图

4.1.7 热点新闻界面

当用户点击“热点新闻”链接后就进入新闻界面，可以进行热点新闻的了解。热点新闻界面如下图4-7所示。

图4-7 热点新闻界面图

4.1.8热点微博数据界面

用户可以进行查看热点微博数据，查看数据展示详情，热点微博数据界面如下图4-8所示。

图4-8 热点微博数据界面图

4.2管理员功能模块

4.2.1 用户管理界面

评论热点分析系统中的管理人员在“用户管理”这一菜单中是可以对用户信息进行管控。界面如下图4-9所示。

图4-9用户管理界面图

4.2.2 热点新闻管理界面

评论热点分析系统中的管理人员在“热点新闻管理”这一菜单是中可以对热点新闻进行增删改查。热点新闻管理界面如下图4-10所示。

图4-10热点新闻增加界面图

4.2.3 公告消息管理界面

评论热点分析系统中的管理人员在“公告消息管理”这一菜单中是可以对评论热点分析系统内的公告信息进行维护和管理的，界面如下图4-11所示。

图4-11公告消息管理界面图

4.2.4 热搜微博数据管理界面

评论热点分析系统中的管理人员在“热搜微博数据管理”这一菜单下是可以对评论热点分析系统内的热搜微博数据进行发布管理，其管理界面如下图4-12所示。

图4-12热搜微博数据管理界面图

4.2.5评论数据管理界面

评论热点分析系统中的管理人员在“评论数据管理”这一菜单下主要可以对评论数据进行增删改查，其界面如下图4-12所示。

图4-12评论数据管理界面图

5系统测试

5.1 系统测试用例

系统测试包括：用户登录功能测试、公告消息功能测试、热点新闻添加、热搜微博数据添加、轮播图添加、点赞数据添加、密码修改功能测试，如表5-1、5-2、5-3、5-4、5-5、5-6、5-7所示：

用户登录功能测试：

表5-1 用户登录功能测试表

用例名称	用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

公告消息查看功能测试：

表5-2 公告消息功能测试表

用例名称	公告消息
目的	测试公告消息功能
前提	用户登录
测试流程	点击公告消息信息
预期结果	可以进行公告消息查看
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加热点新闻界面测试：

表5-3 管理员添加热点新闻界面测试表

用例名称		热点新闻添加测试用例
目的		测试热点新闻添加功能
前提		管理员正常登录情况下
测试流程		1）管理员点击热点新闻，然后点击添加新闻信息。 2）点击进行提交。
预期结果		提交以后，页面首页会显示新的热点新闻
实际结果		实际结果与预期结果一致
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加热点新闻界面测试：

表5-4 管理员添加热搜微博数据界面测试表

用例名称		热搜微博数据添加测试用例
目的		测试热搜微博数据添加功能
前提		管理员正常登录情况下
测试流程		1）管理员点击热搜微博数据，然后点击添加。 2）点击进行提交。
预期结果		提交以后，页面首页会显示新的热搜微博数据
实际结果		实际结果与预期结果一致
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加轮播图界面测试：

表5-5 管理员添加轮播图界面测试表

用例名称		轮播图添加测试用例
目的		测试轮播图添加功能
前提		管理员正常登录情况下
测试流程		1）管理员点击轮播图，然后点击添加。 2）点击进行提交。
预期结果		提交以后，页面首页会显示新的轮播图
实际结果		实际结果与预期结果一致
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加点赞数据界面测试：

表5-6 管理员添加点赞数据界面测试表

用例名称		点赞数据添加测试用例
目的		测试点赞数据添加功能
前提		管理员正常登录情况下
测试流程		1）管理员点击点赞数据，然后点击添加。 2）点击进行提交。
预期结果		提交以后，页面首页会显示新的点赞数据
实际结果		实际结果与预期结果一致
实际结果	实际结果与预期结果一致

密码修改搜索功能测试：

表5-7 密码修改功能测试表

用例名称	密码修改测试用例
目的	测试管理员密码修改功能
前提	管理员用户正常登录情况下
测试流程	1）管理员密码修改并完成填写。 2）点击进行提交。
预期结果	使用新的密码可以登录
实际结果	实际结果与预期结果一致

5.2 系统测试结果

通过编写评论热点分析系统的测试用例，已经检测完毕七大功能测试，通过这七大模块为评论热点分析系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

结论

此时项目已经完成，即使实施的时间不是很长，但是这个过程中需要准备很长的一段时间去对系统设计开发所实际到的技术进行学习。在学习的过程中，我逐渐认识得到了我自身存在的一些不足。对于一些控制是必要的应用技能，能够理解，整个过程中仅仅是一个掌握了常用的性能和控制方法，我觉得挺容易的。从该系统中，系统的分析和设计的调查数据，并且已经经历了几个月，并努力几个月，该系统已经完成。很显然，该系统仍有很多不成熟，在系统设计过程中有许多技术缺陷存在。在设计的过程中也涉及到了很多自己无法解决的问题，主要通过找专业的网站来解决这些问题，对于圆满完成我的毕业设计，他们也贡献了很大一部分力量。系统的开发环境和配置都是可以自行安装的，系统使用Django开发框架，使用比较成熟的Mysql数据库进行对系统前台及后台的数据交互，根据技术语言对数据库，结合需求进行修改维护，可以使得系统运行更具有稳定性和安全性，从而完成实现系统的开发。

系统投入运行时，各功能均运行正常。系统的每个界面的操作符合常规逻辑，对使用者来说操作简单，界面友好。整个系统的各个功能设计合理，体现了人性化。

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