城市管理舆情智能监测系统（多源采集·情感分析·可视化大屏）产品系统

城市管理部门需要及时掌握辖区内涉及市容环境、市政设施、违法建设、噪声扰民等城管领域的社会舆情，传统方式依赖人工在各平台逐条翻看，覆盖面窄、时效差、难以量化统计。本系统立项旨在解决"舆情信息分散、发现不及时、缺乏统计分析与可视化呈现"的问题，面向智慧政务、城市治理与舆情监测场景，自动汇聚抖音、今日头条、地方论坛、市民心声等多个渠道的城管相关信息，结合情感分析与统计大屏，为管理者提供一屏总览、辅助决策的舆情监测能力，把被动应对变为主动发现。

系统采用前后端分离架构，由数据采集、后端 API、管理后台与可视化大屏四部分组成，主要功能模块包括：① 多源数据采集——基于 Playwright 编写采集器，自动抓取抖音、今日头条、马鞍山OK论坛、市民心声等平台的城管相关内容；② 情感分析——对采集内容进行正面／负面／中性情感倾向识别，并结合城管领域关键词字典做主题归类；③ 舆情监测管理后台——支持按数据来源、区域位置、情感态度进行多维检索、过滤、排序与分页，提供全文搜索与统计分析；④ 数据可视化大屏——以概况数据、来源分布、类型分布、热力分析、监管质量、情感趋势、热门关键词词云、区域分布等多种图表实时呈现舆情态势；⑤ 权限与系统管理——基于 RBAC 的用户、角色、部门、菜单、字典等后台管理能力。系统覆盖"数据采集—情感分析—统计展示"的完整闭环，管理后台与监测大屏各用独立端口访问。

本项目由本人独立开发。后端采用 Django 4.2 + DRF + JWT 提供 RESTful 接口，在开源 django-vue3-admin 框架基础上二次开发，新增 monitoring（业务数据）与 dashboard（大屏聚合）两大应用；管理后台基于 Vue3 + TypeScript + Element Plus + fast-crud 构建，监测大屏基于 Vue3 + ECharts + GSAP 独立开发，两个前端各用单独端口访问，页面数据渲染全部在前端完成、后端只提供数据接口；数据采集模块基于 Python + Playwright，配套情感分析与城管领域关键词字典。数据库使用 MySQL 8，生产环境以 Docker Compose 编排 nginx + django + celery + mysql + redis，并已完成 Ubuntu 服务器部署上线。难点在于多源异构数据的统一建模、情感分析与领域关键词字典的构建，以及大屏多图表的实时聚合与性能优化。系统目前稳定运行、可在线访问。