社交媒体用户热词挖掘与情感分析：Python、NLP与Flask的综合应用

正文：
社交媒体作为信息传播的主要平台，用户在平台上产生的大量文本数据蕴含着丰富的信息。本文将介绍一种基于Python技术、NLP模型以及Flask框架的社交媒体用户热词挖掘系统，通过爬取社交媒体中的文本数据，实现对微博网站采集到的相关信息的清洗、筛选、分词以及分析，并将分析结果存储到数据库中。

技术应用：

1. Python技术： 使用Python编写爬虫程序，实现对社交媒体中的文本数据的高效爬取。

2. NLP模型： 运用自然语言处理（NLP）模型进行文本分词、情感分析等处理，提取用户言论中的关键信息。

3. Flask框架： 基于Flask框架构建Web应用，实现数据可视化展示、用户交互等功能。

功能特点：

1. 数据清洗与分词： 对爬取到的社交媒体文本数据进行清洗，去除噪音信息，然后利用NLP技术进行分词，提取关键词汇。

2. 数据库存储： 将清洗并分析过后的数据存储到数据库中，实现数据的长期保存和管理。

3. 可视化展示： 利用可视化技术，制作高频词汇的词云，以直观的方式展示当前热点话题，使用户更容易理解和把握信息。

4. 情感分析： 运用NLP和贝叶斯算法对微博言论进行情感分析，帮助用户更深入了解用户对特定话题的态度和情感倾向。

5. 大屏可视化： 创新地通过可视化大屏，将分析结果生动地展示给用户，提高数据的沟通效果和用户体验。

创新点：

通过结合Python技术、NLP模型以及Flask框架，本系统实现了对社交媒体用户言论的全方位分析。特别是通过大屏可视化的创新设计，用户可以更生动直观地了解当前热点话题，为用户提供了更加全面的社交媒体数据挖掘体验。这种集成多种技术手段的综合应用，不仅提高了数据处理效率，也为用户提供了更加全面和深入的信息分析服务。