【免费】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) 锋哥原创出品，必属精品

大家好，我是Java1234_小锋老师，分享一套锋哥原创的基于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) 项目介绍 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参考价值。 源码下载  链接: https://pan.baidu.com/s/14h6tDPLjs39Rs6U48sXXlg?pwd=1234 提取码: 1234 系统展示 核心代码 package com.java1234.controller; import com.java1234.common.R; import com.java1234.service.DashboardService; import com.java1234.vo.*; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.List; /** * 大屏数据控制器 */ @RestController @RequestMapping("/api/dashboard") @RequiredArgsConstructor public class DashboardController { private final DashboardService dashboardService; @GetMapping("/overview") public R overview() { return R.ok(dashboardService.getOverview()); } @GetMapping("/trend") public R> trend() { return R.ok(dashboardService.getTrend()); } @GetMapping("/top-topics") public R> topTopics() { return R.ok(dashboardService.getTopTopics()); } @GetMapping("/sentiment") public R> sentiment() { return R.ok(dashboardService.getSentiment()); } @GetMapping("/platform") public R> platform() { return R.ok(dashboardService.getPlatform()); } @GetMapping("/recent") public R> recent() { return R.ok(dashboardService.getRecentPosts()); } }