hadoop健康舆情研究-计算机毕业设计源码05954

1 绪论

1.1 选题背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3论文结构与章节安排

2 系统分析

2.1 可行性分析

2.1.1 技术可行性分析

2.1.2 经济可行性分析

2.1.3 操作可行性分析

2.2 系统功能分析

2.2.1 功能性分析

2.2.2 非功能性分析

2.3 系统用例分析

2.4 系统流程分析

2.5本章小结

3 系统总体设计

3.1 系统功能模块设计

3.1.1整体功能模块设计

3.1.2用户模块设计

3.1.3 评论管理模块设计

3.1.4关键词占比管理模块设计

3.1.5人民健康管理模块设计

3.2 数据库设计

3.2.1 数据库概念结构设计

3.2.2 数据库逻辑结构设计

3.3本章小结

4 系统详细设计与实现

4.1游览用户功能模块

4.1.1 前台首页界面

4.1.2 用户注册界面

4.1.3 用户登录界面

4.1.4健康资讯界面

4.1.5人民健康界面

4.2管理员功能模块

4.2.1系统用户管理界面

4.2.2 人民健康管理界面

4.2.3 关键词占比管理界面

4.2.4 发布量管理界面

4.2.5 日期公布管理界面

4.2.6 系统管理界面

4.2.7健康公告管理界面

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

在数字化时代，信息呈爆炸式增长，特别是在健康领域，公众的关注度和讨论热度持续上升。从社交媒体到新闻网站，从论坛到博客，海量的健康舆情数据不仅反映了公众的关切和态度，还隐藏着宝贵的市场洞察和决策依据。如何有效地从这些非结构化文本数据中提取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。

Hadoop作为分布式计算框架的代表，为处理大规模数据提供了强大的技术支持。通过其分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型，Hadoop能够实现对海量数据的存储和高效处理。爬虫技术则是获取这些数据的关键手段，通过自动化地爬取网络上的信息，为后续的文本挖掘提供了数据基础。

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统，旨在从海量的健康舆情数据中挖掘出公众的情感倾向和观点。通过对文本数据的预处理、特征提取、情感分类等步骤，系统能够实现对健康舆情的情感倾向进行自动识别和分类，从而为政府、企业和研究机构提供决策支持和市场洞察。

本系统的开发和应用，不仅有助于提升健康舆情分析的准确性和效率，还有助于发现公众的健康需求和问题，为健康产业的发展提供数据支持和科学依据。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统将在未来的健康信息管理和公共服务中发挥更加重要的作用。

关键词：Hadoop；健康舆情情感分析系统；文本挖掘技术；爬虫技术

Abstract

In the digital age, information is exploding, especially in the field of health, where public attention and discussion continue to rise. From social media to news websites, from forums to blogs, massive health public opinion data not only reflects the public's concerns and attitudes, but also hides valuable market insights and decision-making basis. How to effectively extract useful information from these unstructured text data has become an urgent problem to be solved.

Hadoop, as a representative of distributed computing frameworks, provides powerful technical support for processing large-scale data. Through its Distributed File System (HDFS) and MapReduce programming model, Hadoop can achieve storage and efficient processing of massive data. Crawling technology is a key means of obtaining this data, providing a data foundation for subsequent text mining by automatically crawling information on the network.

A health public opinion sentiment analysis system based on text mining technology aims to extract the public's emotional tendencies and perspectives from massive health public opinion data. By preprocessing text data, extracting features, and classifying emotions, the system can automatically recognize and classify the emotional tendencies of health public opinion, providing decision support and market insights for governments, enterprises, and research institutions.

The development and application of this system not only helps to improve the accuracy and efficiency of health public opinion analysis, but also helps to discover the public's health needs and problems, providing data support and scientific basis for the development of the health industry. Meanwhile, with the continuous advancement of technology and the expansion of application scenarios, the health public opinion sentiment analysis system based on text mining technology will play a more important role in future health information management and public services.

Keywords: Hadoop; Health public opinion sentiment analysis system; Text mining techniques; Crawler technology

1 绪论

1.1 选题背景与意义

在当今信息化社会，大数据已成为各行各业的重要资源。特别是在健康领域，随着公众健康意识的提高和社交媒体等平台的普及，健康舆情数据呈现出爆炸性增长。这些数据中蕴含着公众对健康状况、医疗服务、健康政策等多方面的观点和态度，对于政府决策、企业市场策略以及学术研究都具有重要价值。

爬虫技术作为获取大数据的关键手段，能够自动化地从网络上抓取大量信息，为后续的文本挖掘提供数据支持。通过爬虫技术，可以实现对社交媒体、新闻网站、论坛等多个来源的健康舆情数据进行全面采集，确保数据的多样性和全面性。

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统，则是对这些海量数据进行深度挖掘和分析的重要工具。通过对文本数据的预处理、特征提取、情感分类等步骤，系统能够实现对健康舆情的情感倾向进行自动识别和分类，从而揭示公众对健康问题的真实看法和情绪反应。

研究这样的系统不仅具有重要的实践意义，还有深远的理论价值。实践上，该系统可以为政府提供舆情监控和危机预警，帮助企业洞察市场需求和消费者心理，为学术研究提供丰富的数据源和研究视角。理论上，该系统的研究有助于推动文本挖掘、自然语言处理、情感分析等相关领域的技术发展，为大数据分析应用提供新的思路和方法。

综上所述，基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统研究背景广阔，意义深远。它不仅有助于提升健康舆情分析的准确性和效率，还有助于发现公众的健康需求和问题，为健康产业的发展提供数据支持和科学依据。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，该系统将在未来的健康信息管理和公共服务中发挥更加重要的作用。

1.2国内外研究现状

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统在国内外都受到了广泛的关注和研究。

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的学者和机构开始致力于基于文本挖掘的健康舆情情感分析系统研究。这些研究不仅涉及到文本挖掘、自然语言处理、情感分析等相关领域的技术，还结合了具体的健康舆情场景，如医疗改革、疫苗安全、食品安全等。国内的研究团队在这些方面取得了一系列重要的成果，不仅提高了情感分析的准确性和效率，还推动了相关领域的理论和技术发展。

在国际上，基于文本挖掘的健康舆情情感分析系统同样受到了广泛的关注。许多国际知名的研究机构和学者都在这一领域进行了深入的研究和探索。这些研究不仅涉及到文本挖掘、情感分析、社交媒体分析等相关领域的技术，还结合了全球范围内的健康舆情数据，如疾病爆发、公共卫生事件、医疗政策等。国际上的研究团队在这些方面取得了许多重要的突破和进展，为全球健康舆情分析和预测提供了有力的支持。

然而，尽管国内外在基于文本挖掘的健康舆情情感分析系统研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题。例如，如何进一步提高情感分析的准确性和效率，如何更好地处理多语言、多文化背景下的健康舆情数据，如何结合其他数据源和技术手段来丰富和完善健康舆情分析的结果等。这些问题需要进一步的研究和探索。

综上所述，基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统在国内外都受到了广泛的关注和研究，并取得了一定的成果。然而，仍需要继续深入研究和探索，以进一步提高情感分析的准确性和效率，为健康舆情分析和预测提供更加准确和有效的支持。

1.3论文结构与章节安排

本文共分为六章，章节内容安排如下：

第一章为引言，此章节对所设计和实现的系统的背景和状况以及意义进行详细的论述以及说明，同时进行了论文整体框架的结构的简要介绍。

第二章为系统需求分析，章节所做的主要的工作是对系统进行了技术、经济和操作方面可行性的分析；对系统实行了总体功能的需求、用例分析。

第三章为系统的设计，主要是对系统的功能结构进行设计，并对系统数据库的概念结构以及物理结构的设计进行了分析。

第四章就是对系统的实现，根据系统功能的划分，分别的对系统所需要实现的前台客户功能和后台管理员功能进行了分析和说明。

第五章：系统测试。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。

2 系统分析

系统需求分析是系统开发的一个关键环节，它在系统的设计和实现上起到了一个承上启下的位置。系统需求分析是对所需要做的系统进行一个需求的挖掘，如果分析的准确可以精准的解决现实中碰到的问题。如果分析不到位会影响后期系统的实现。一个系统的优秀程度需求分析也是占据了非常大的比例，如果需求分析不到位，后面的系统设计要实现就是一个偏离导航的设计。

2.1 可行性分析

系统可行行分析是对系统对系统可行性进行一个探讨。在探讨系统的可行性上我们主要从技术上的可行性和经济上的可行性以及法律层面的可行性上进行分析，如果三个层面度通过，我们则认为系统是比较可行的。

2.1.1 技术可行性分析

本系统采取的是目前应用最广泛的程序进行技术的支持，主要的技术支持是java语言，他作为一个相当成熟的语言程序，在众多的软件开发中起着很大作用。而且用java语言编辑出来程序可以直接运行，不需要借助其他的翻译器进行翻译。所以在技术方面是完全可以行的。

2.1.2 经济可行性分析

项目开发的初衷就是为了节约，因为系统开发的所有过程都是我自己开发的我，而且在开发过程使用到的技术也都是市面上常见的容易操作的，所以不需要请专业的人士花资金来进行系统的开发，而且在项目开发的过程中我也学到了更多的知识。开发的这个软件可以在网络中进行免费的下载，对计算机的软硬件没有很高的要求，因此这个项目是非常实惠的，在经济方面是完全可性的。

2.1.3 操作可行性分析

操作可行性也就是系统的可用性，一个系统的操作是否容易决定着这个系统的使用度，在系统的操作方面的设计我都是采取简洁易懂的方式，操作的整个菜单界面整齐有序，所有的功能都有序的排列，不会出现重叠或者需要转换的现象，用户想要哪方面的操作都可以直接进行操作，所以该系统任何人都可以进行操作，不需要有相关专业的技术这样用户在操作起来就容易很多。

2.2 系统功能分析

2.2.1 功能性分析

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统主要划分为了游览用户和管理员这两大角色。具体功能描述如下：

（一）游览用户管理模块：

注册登录：游览用户可以通过注册账号并使用用户名和密码登录系统，以便访问个人信息和使用系统功能。

首页：游览用户登录后可以浏览到系统的首页，显示最新的健康公告、健康资讯、人民健康等内容，以便用户获取最新的健康信息。

健康公告：游览用户可以查看系统发布的健康公告信息，包括政府发布的健康政策、健康活动等内容。

健康资讯：游览用户可以浏览系统的健康资讯，包括健康知识、科学养生等内容，以提高健康意识和健康素养。

人民健康：游览用户可以获取人民健康相关信息，包括健康保健、疾病防治等内容，以提供全面的健康指导和建议。

个人首页：游览用户可以访问个人首页，查看个人基本信息和个性化推荐内容。

收藏：游览用户可以收藏感兴趣的健康资讯和公告信息，方便日后查看和管理

（二）管理员管理模块：

后台首页：管理员登录后能够查看系统的后台首页，显示系统的整体运行情况，包括舆情分析结果、系统用户情况、关键词占比等重要信息。

系统用户管理：管理员需要进行系统用户的管理，包括添加新用户、修改用户信息、重置密码、权限管理等操作。

人民健康管理：管理员需要管理人民健康相关信息，包括健康保健、疾病防治等内容，以提供全面的健康指导和建议。

关键词占比管理：管理员需要管理舆情分析中的关键词占比情况，包括关键词的提取、统计分析、可视化展示等操作。

发布量管理：管理员需要管理健康公告和健康资讯的发布量，包括发布量统计、发布趋势分析等操作。

日期公布管理：管理员发布量统计、日期公布统计、人民健康统计、关键词占比统计表等操作。

系统管理：管理员需要管理系统首页的轮播图，包括上传、编辑、删除轮播图等操作，以便展示活动信息或重要通知。

健康公告管理：管理员需要管理健康公告的发布情况，包括添加新的公告、编辑和删除现有的公告等操作，以便向用户传达重要健康信息。

资源管理：管理员需要能够管理平台的健康资讯，包括添加新的资讯、编辑资讯内容、删除资讯等操作，并能对资讯进行分类管理，以便用户了解健康信息。

2.2.2 非功能性分析

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的非功能性需求比如基于文本挖掘技术的健康舆情情感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2-1表格中：

表2-1基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统非功能需求表

安全性	主要指基于文本挖掘技术的健康舆情情感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	可靠性是指基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统能够按照用户提交的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。
性能	性能是影响基于文本挖掘技术的健康舆情情感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	用户只要跟着基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的页面展示内容进行操作，就可以了。
可维护性	基于文本挖掘技术的健康舆情情感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

2.3 系统用例分析

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的完整UML用例图分别如下图所示。

游览用户角色用例图。

图2-1 游览用户角色用例图

管理员角色用例图。

图2-2管理员角色用例图

2.4 系统流程分析

用户需要拥有属于自己的账号和密码，且必须正确，这样才能顺利登录到系统中。进入网站后，用户可以自行查询各种信息。具体流程如下图2-3所示：

图2-3用户操作流程图

为了保证系统的安全性，要使用本系统对系统信息进行管理，必须先登陆到系统中。其具体登录流程图如图2-4所示：

图2-4 系统操作流程图

2.5本章小结

本章主要通过对基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的可行性分析、功能需求分析、系统用例分析、系统流程分析，确定整个基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统要实现的功能。同时也为基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的代码实现和测试提供了标准。

3 系统总体设计

本章主要讨论的内容包括基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的功能模块设计、数据库系统设计。

3.1 系统功能模块设计

3.1.1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基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中的用例。那么接下来就要开始对本基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的架构、主要功能和数据库开始进行设计。基于文本挖掘技术的健康舆情情感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下图所示。

图3-1 基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统功能模块图

3.1.2用户模块设计

本系统的用户包括后台管理员和前台用户，两个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，所以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3-2用户模块结构图

3.1.3 评论管理模块设计

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统是一个交流性质的公开平台，用户在平台上提交评论，增加用户之间的互动性。但是同时也为了更好的规范评论的内容，给予管理员删除不合适的评论的功能，所以需要专门设计一个评论管理模块，具体的结构图如下：

图3-3评论管理模块结构图

3.1.4关键词占比管理模块设计

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统是中需要存储不少关键词占比信息，其模块功能结构，具体的结构图如下：

图3-4关键词占比模块结构图

3.1.5人民健康管理模块设计

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统最重要的一个功能就是人民健康管理模块，其模块功能结构，具体的结构图如下：

图3-5人民健康管理模块结构图

3.2 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。

3.2.1 数据库概念结构设计

下面是整个基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图3-6 基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统总E-R关系图

3.2.2 数据库逻辑结构设计

通过上一小节中基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

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:

表article (文章：用于内容管理系统的文章)

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	article_id	mediumint	8	0	N	Y		文章id：[0,8388607]
2	title	varchar	125	0	N	Y		标题：[0,125]用于文章和html的title标签中
3	type	varchar	64	0	N	N	0	文章分类：[0,1000]用来搜索指定类型的文章
4	hits	int	10	0	N	N	0	点击数：[0,1000000000]访问这篇文章的人次
5	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
6	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
8	source	varchar	255	0	Y	N		来源：[0,255]文章的出处
9	url	varchar	255	0	Y	N		来源地址：[0,255]用于跳转到发布该文章的网站
10	tag	varchar	255	0	Y	N		标签：[0,255]用于标注文章所属相关内容，多个标签用空格隔开
11	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：文章的主体内容
12	img	varchar	255	0	Y	N		封面图
13	description	text	65535	0	Y	N		文章描述

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browsing_users (浏览用户)

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	browsing_users_id	int	10	0	N	Y		浏览用户ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		姓名
3	gender	varchar	64	0	Y	N		性别
4	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
5	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
6	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表collect (收藏)

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	collect_id	int	10	0	N	Y		收藏ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	收藏人ID：
3	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
4	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
5	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
6	title	varchar	255	0	Y	N		标题：
7	img	varchar	255	0	Y	N		封面：
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date_announcement (日期公布)

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	date_announcement_id	int	10	0	N	Y		日期公布ID
2	release_date	varchar	64	0	Y	N		发布日期
3	number_of_releases	varchar	64	0	Y	N		发布数量
4	create_time	datetime	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keyword_proportion (关键词占比)

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	keyword_proportion_id	int	10	0	N	Y		关键词占比ID
2	website	varchar	64	0	Y	N		网站
3	keyword	varchar	64	0	Y	N		关键词
4	title	varchar	64	0	Y	N		标题
5	time	varchar	64	0	Y	N		时间
6	details	longtext	2147483647	0	Y	N		详情内容
7	create_time	datetime	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peoples_health (人民健康)

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	peoples_health_id	int	10	0	N	Y		人民健康ID
2	website	varchar	64	0	Y	N		网站
3	keyword	varchar	64	0	Y	N		关键词
4	title	varchar	64	0	Y	N		标题
5	time	varchar	64	0	Y	N		时间
6	details	longtext	2147483647	0	Y	N		详情内容
7	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
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publishing_volume (发布量)

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	publishing_volume_id	int	10	0	N	Y		发布量ID
2	website	varchar	64	0	Y	N		网站
3	release_date	varchar	64	0	Y	N		发布日期
4	number_of_releases	varchar	64	0	Y	N		发布数量
5	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
6	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upload (文件上传)

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	upload_id	int	10	0	N	Y		上传ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		文件名
3	path	varchar	255	0	Y	N		访问路径
4	file	varchar	255	0	Y	N		文件路径
5	display	varchar	255	0	Y	N		显示顺序
6	father_id	int	10	0	Y	N	0	父级ID
7	dir	varchar	255	0	Y	N		文件夹
8	type	varchar	32	0	Y	N		文件类型

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

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	user_id	mediumint	8	0	N	Y		用户ID：[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据
2	state	smallint	5	0	N	N	1	账户状态：[0,10](1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	0	Y	N		所在用户组：[0,32767]决定用户身份和权限
4	login_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	上次登录时间：
5	phone	varchar	11	0	Y	N		手机号码：[0,11]用户的手机号码，用于找回密码时或登录时
6	phone_state	smallint	5	0	N	N	0	手机认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	0	N	N		用户名：[0,16]用户登录时所用的账户名称
8	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
9	password	varchar	64	0	N	N		密码：[0,32]用户登录所需的密码，由6-16位数字或英文组成
10	email	varchar	64	0	Y	N		邮箱：[0,64]用户的邮箱，用于找回密码时或登录时
11	email_state	smallint	5	0	N	N	0	邮箱认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
13	open_id	varchar	255	0	Y	N		针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
15	vip_level	varchar	255	0	Y	N		会员等级
16	vip_discount	double	11	2	Y	N	0.00	会员折扣

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

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	group_id	mediumint	8	0	N	Y		用户组ID：[0,8388607]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]
3	name	varchar	16	0	N	N		名称：[0,16]
4	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该用户组的特点或权限范围
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	register	smallint	5	0	Y	N	0	注册位置:
9	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

3.3本章小结

整个基于文本挖掘技术的健康舆情情感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 系统详细设计与实现

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的详细设计与实现主要是根据前面的基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的需求分析和基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

4.1游览用户功能模块

4.1.1 前台首页界面

当进入基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的时候，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，下面是健康资讯，其主界面展示如下图所示。

图4-1 前台首页界面图

4.1.2 用户注册界面

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的游客和游览用户时可以进行注册登录，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+用户姓名+性别+身份+电话等信息再点击“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。其用户注册界面展示如下图所示。

图4-2注册界面图

注册关键代码如下：

/**

* 注册

* @param user

* @return

@PostMapping("register")

public Map<String, Object> signUp(@RequestBody User user) {

// 查询用户

Map<String, String> query = new HashMap<>();

Map<String,Object> map = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(user));

query.put("username",user.getUsername());

List list = service.selectBaseList(service.select(query, new HashMap<>()));

if (list.size()>0){

return error(30000, "用户已存在");

}

map.put("password",service.encryption(String.valueOf(map.get("password"))));

service.insert(map);

return success(1);

}

4.1.3 用户登录界面

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中的前台上注册后的用户是可以通过自己的用户名和密码进行登录的，当游览用户输入完整的自己的用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基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的首页中；否则将会提示相应错误信息，用户登录界面如下图所示。

图4-3用户登录界面图

登录的逻辑代码如下所示。

/**

* 登录

* @param data

* @param httpServletRequest

* @return

@PostMapping("login")

public Map<String, Object> login(@RequestBody Map<String, String> data, HttpServletRequest httpServletRequest) {

log.info("[执行登录接口]");

String username = data.get("username");

String email = data.get("email");

String phone = data.get("phone");

String password = data.get("password");

List resultList = null;

Map<String, String> map = new HashMap<>();

if(username != null && "".equals(username) == false){

map.put("username", username);

resultList = service.select(map, new HashMap<>()).getResultList();

}

else if(email != null && "".equals(email) == false){

map.put("email", email);

resultList = service.select(map, new HashMap<>()).getResultList();

}

else if(phone != null && "".equals(phone) == false){

map.put("phone", phone);

resultList = service.select(map, new HashMap<>()).getResultList();

}else{

return error(30000, "账号或密码不能为空");

}

if (resultList == null || password == null) {

return error(30000, "账号或密码不能为空");

}

//判断是否有这个用户

if (resultList.size()<=0){

return error(30000,"用户不存在");

}

User byUsername = (User) resultList.get(0);

Map<String, String> groupMap = new HashMap<>();

groupMap.put("name",byUsername.getUserGroup());

List groupList = userGroupService.select(groupMap, new HashMap<>()).getResultList();

if (groupList.size()<1){

return error(30000,"用户组不存在");

}

UserGroup userGroup = (UserGroup) groupList.get(0);

//查询用户审核状态

if (!StringUtils.isEmpty(userGroup.getSourceTable())){

String sql = "select examine_state from "+ userGroup.getSourceTable() +" WHERE user_id = " + byUsername.getUserId();

String res = String.valueOf(service.runCountSql(sql).getSingleResult());

if (res==null){

return error(30000,"用户不存在");

}

if (!res.equals("已通过")){

return error(30000,"该用户审核未通过");

}

//查询用户状态

if (byUsername.getState()!=1){

return error(30000,"用户非可用状态，不能登录");

}

String md5password = service.encryption(password);

if (byUsername.getPassword().equals(md5password)) {

// 存储Token到数据库

AccessToken accessToken = new AccessToken();

accessToken.setToken(UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", ""));

accessToken.setUser_id(byUsername.getUserId());

tokenService.save(accessToken);

// 返回用户信息

JSONObject user = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(byUsername));

user.put("token", accessToken.getToken());

JSONObject ret = new JSONObject();

ret.put("obj",user);

return success(ret);

} else {

return error(30000, "账号或密码不正确");

}

4.1.4健康资讯界面

当用户点击基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中导航栏上的“健康资讯”后将会进入到该“健康资讯”界面，然后选择想要看的健康资讯，点击进入到详细界面，在详细界面可以收藏+点赞+评论等操作。健康资讯界面如下图所示。

图4-4健康资讯界面图

4.1.5人民健康界面

当用户点击基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中导航栏上的“人民健康”后将会进入到该“人民健康”列表界面，然后选择想要看的健康信息，点击进入到详细界面，在详细界面可以收藏+点赞+评论等操作。人民健康界面如下图所示。

图4-5 人民健康界面图

人民健康关键代码如下：

@PostMapping("/set")

@Transactional

public Map<String, Object> set(HttpServletRequest request) throws IOException {

service.update(service.readQuery(request), service.readConfig(request), service.readBody(request.getReader()));

return success(1);

}

4.2管理员功能模块

4.2.1系统用户管理界面

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中的管理人员在“系统用户”这一菜单是中可以对管理员、游览用户进行管控。界面如下图所示。

图4-6用户管理界面图

用户管理关键代码如下：

@PostMapping("/add")

@Transactional

public Map<String, Object> add(HttpServletRequest request) throws IOException {

service.insert(service.readBody(request.getReader()));

return success(1);

}

public Map<String, Object> addMap(Map<String,Object> map){

service.insert(map);

return success(1);

}

4.2.2 人民健康管理界面

管理员点击“人民健康管理”会显示人民健康列表和人民健康添加这两个子菜单，支持输入网站、关键词、标题进行查询、重置、添加、删除和下载导入文档等操作。如果想要添加新的人民健康，点击“人民健康添加”按钮，输入信息点击“提交”按钮就可以添加了。界面如下图所示。

图4-7人民健康列表界面图

图4-8导入文档界面图

4.2.3 关键词占比管理界面

管理员点击“关键词占比管理”会显示关键词占比列表和关键词占比添加这两个子菜单，支持输入网站、关键词、标题进行查询、重置、删除、下载导入文档等操作。管理员可以添加舆情分析中的关键词占比情况，包括关键词的提取、统计分析、可视化展示等操作。界面如下图所示。

图4-9关键词占比列表界面图

图4-10导入文档界面图

关键词占比关键代码如下：

@RequestMapping(value = "/del")

@Transactional

public Map<String, Object> del(HttpServletRequest request) {

service.delete(service.readQuery(request), service.readConfig(request));

return success(1);

}

public void delete(Map<String,String> query,Map<String,String> config){

QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<E>();

toWhereWrapper(query, "0".equals(config.get(FindConfig.GROUP_BY)),wrapper);

baseMapper.delete(wrapper);

log.info("[{}] - 删除操作：{}",wrapper.getSqlSelect());

}

4.2.4 发布量管理界面

管理员点击“发布量管理”会显示发布量列表和发布量添加这两个子菜单，可以进行删除、下载导入文档等操作。管理员可以添加健康公告和健康资讯的发布量，包括发布量统计、发布趋势分析等操作。界面如下图所示。

图4-11发布量列表界面图

图4-12导入文档界面图

4.2.5 日期公布管理界面

管理员可以添加发布量统计、日期公布统计、人民健康统计、关键词占比统计相关的图表。界面如下图所示。

图4-13日期公布管理界面图

图4-14图表展示界面图

4.2.6 系统管理界面

管理员可以对系统前台展示的轮播图以及公告栏进行增删改查，方便用户进行查看。界面如下图所示。

图4-15系统管理界面图

4.2.7健康公告管理界面

在主页左侧菜单栏中点击“健康公告管理”按钮，点击“添加”按钮，进入到添加公告界面。在此处公告可以添加公告的名称、内容方式。界面如下图所示。

图4-16健康公告管理界面

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、健康公告展示功能测试、健康公告添加、人民健康搜索、密码修改、日期公布管理功能测试，如表5-1、5-2、5-3、5-4、5-5、5-6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

健康公告查看功能测试：

表5-2 健康公告查看功能测试表

用例名称	健康公告查看
目的	测试健康公告查看功能
前提	用户登录
测试流程	点击健康公告列表
预期结果	可以查看到所有健康公告信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加健康公告界面测试：

表5-3 添加健康公告界面测试表

用例名称	添加健康公告测试用例
目的	测试健康公告添加功能
前提	管理员正常登录情况下
测试流程	1）管理员点击健康公告，然后点击添加后并填写信息。 2）点击进行提交。
预期结果	提交以后，页面首页会显示新的健康公告
实际结果	实际结果与预期结果一致

人民健康搜索功能测试：

表5-4人民健康搜索功能测试表

用例名称	人民健康搜索测试
目的	测试人民健康搜索功能
前提	无
测试流程	1）在搜索框填入搜索关键字。 2）点击搜索按钮。
预期结果	页面显示包含有搜索关键字的人民健康
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5-5 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

日期公布管理功能测试：

表5-6日期公布管理功能测试表

用例名称	日期公布管理测试用例
目的	测试用户日期公布管理功能
前提	用户正常登录情况下
测试流程	1）搜索查看日期公布管理，点击公布。 2）填写日期公布管理，点击进行提交。
预期结果	公布成功
实际结果	实际结果与预期结果一致

5.2 系统测试结果

通过编写基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的测试用例，已经检测完毕用户登录功能测试、健康公告展示功能测试、健康公告添加、人民健康搜索、密码修改、日期公布管理功能测试模块功能测试，通过这6大模块为基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

结论

本次基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统利用了Java技术应用同现实管理工作进行相结合，在系统功能开始编码之前，作者花费了大量时间在图书馆内进行资料文献的收集和总结，通过大量文献的分析，能够发现，健康舆情情感分析的方式在社会服务中扮演的位置是越来越重要，而使用的方式也是越来越多元化，也正是因为这个原因，作者深深的希望能够开发出一种相对完善、易用的基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统，以满足用户的需求。

在本次基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统中，利用了目前市场上普遍使用的Java技术，以及数据库管理功能MySQL，最后配合使用到了前端页面布局技术进行系统界面的布置，以现实生活的健康舆情情感分析管理过程为标准，设计实现了首页、系统用户、人民健康管理、关键词占比管理、发布量管理、日期公布管理、系统管理、健康公告管理、资源管理等功能，并维护好后台的信息和整体系统的稳定性。

但是由于受到了技术水平的限制，在有限的时间，只能够将系统功能模拟时的功能实现，在许多功能方面仍然存在很大的弊端，而这些弊端需要不断的测试，不断的总结，不断的改进。例如本次系统设计中，在数据储存的方面并不够全面，很容易出现信息泄露的风险；例如针对用户权限的设置同样不够全面完整，没有考虑权限在实际情况的运用是否能够完美执行。而在这之后的日子里，作者将会继续学习Hadoop技术和相关的信息技术，对系统功能进行更加完整的，详细的分析，将系统功能一一进行完善，帮助使用者完成相应的操作。

参考文献

[1]IBNUDARDA R ,FARAJALLAH A ,PERWITASARI D , et al.Female reciprocal calling of pearly tree frog (Nyctixalus margaritifer Boulenger, 1882) in West Java, Indonesia[J].Zootaxa,2024,5410(2):297-300.

[2]刘志刚.高校舆情传播的特点及应对策略浅析[J].新闻传播,2024,(03):53-54.

[3]Rahmawati B R ,Hardiwinoto S ,Widiyatno, et al.Productivity of Clonal Teak Plantation Under Different Spacing and Thinning Intensity in Java Monsoon Forest[J].IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2024,1299(1):

[4]Dhanistha L W ,Suntoyo,Rosyid M D , et al.Design of wave spectrum in the Java Sea[J].IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2024,1298(1):

[5]Mustain M ,Ariyanti D A .Increasing Globalization Business and Ecotourism Branding on the Beach of Delegan, Gresik, East Java[J].IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2024,1298(1):

[6]Wahyudi ,Tiffany K V ,Mulyadi Y , et al.Morpho-dynamic Induced Rip Currents in Klayar Beach, Pacitan, East Java, Indonesia[J].IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2024,1298(1):

[7]黄孝金.官方新媒体在网络舆情中的功能及应对探究[J].新闻研究导刊,2024,15(01):82-84.

[8]雍雅.基于Hadoop的艺术类教育资源集成共享平台设计[J].信息与电脑(理论版),2023,35(24):247-249.

[9]周德,杨成慧,罗佃斌.基于Hadoop的分布式日志分析系统设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(23):57-60.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.23.012.

[10]韩小红,侯寒黎,盛鑫磊等.跨境电商商品质量安全舆情监测分析研究[J].现代商业,2023,(23):19-22.DOI:10.14097/j.cnki.5392/2023.23.026.

[11]任宏,李春林,李晓峰.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].网络安全和信息化,2023,(12):85-87.

[12]那蓉萃.基于Hadoop的工业物联网大数据处理及应用[J].信息记录材料,2023,24(12):221-223+226.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.12.061.

[13]刘宇.基于Hadoop的智能调度云数据中心关键技术探析[J].电气技术与经济,2023,(09):310-312+318.

[14]谢盛嘉.基于Hadoop平台的学情分析系统设计[J].电子技术,2023,52(11):408-409.

[15]石文昭.基于Hadoop的自动化设备监管系统设计[J].信息记录材料,2023,24(11):178-180.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.11.025.

[16]左文涛,胡必波,刘钟凌.Hadoop架构下数量关联规则的数据挖掘研究[J].信息记录材料,2023,24(11):210-212+216.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.11.036.

[17]王子昱.基于Hadoop的大数据云计算处理的实现[J].无线互联科技,2023,20(19):89-91+104.

[18]邹文景,唐良运,甘莹等.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].电子设计工程,2023,31(18):114-117+122.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.18.024.

[19]李威,邱永峰.基于Hadoop的电商大数据可视化设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(17):46-49.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.17.009.

[20]齐连众,张小凤.基于Openstack与Hadoop的实验教学大数据系统应用研究[J].现代信息科技,2023,7(17):131-135.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.17.027.

致谢

基于文本挖掘技术的健康舆情情感分析系统的圆满完成，既是一段技术攻坚的旅程，也是一次自我超越的历练。回首这段时光，我深感每一个功能的实现、每一个难题的攻克，都凝聚了我的汗水与智慧，都见证了我的成长与蜕变。

首先，我要由衷感谢我的指导老师。您的悉心指导和无私帮助，让我在技术的海洋中找到了方向，让我学会了将理论知识与实际操作相结合，真正做到了学以致用。您严谨的工作态度和深厚的专业素养，让我受益匪浅，更是我未来职业道路上的楷模。

同时，我也要感谢那些曾经教导过我的老师们。您们的教诲如同明灯，照亮了我前行的道路，让我在专业领域打下了坚实的基础。您们的辛勤付出和无私奉献，我将永远铭记在心。

此外，我还要特别感谢我的同学们。在项目开发过程中，我们携手并进，共同面对挑战，共同分享喜悦。正是有了你们的陪伴和支持，我才能够坚持下来，才能够取得今天的成果。这段并肩作战的日子，将成为我人生中最美好的回忆。

毕业之际，我将带着这份宝贵的经历和师长同学们的祝福，踏上新的征程。在未来的日子里，我将继续努力学习，不断提升自己的专业技能和综合素质，为实现更高的目标而努力奋斗。我相信，只要我们心怀梦想、勇往直前，就一定能够创造出更加辉煌的明天!

免费领取项目源码，请关注❥点赞收藏并私信博主，谢谢~

1 绪论