这个世界上肯定有另一个我，做着我不敢做的事，过着我想过的生活。挑战自己不擅长的事，敢于说走就做的旅行，每天做很多新鲜的事。极致的幸福，存在于孤独的深海。在这样日复一日的生活里，我逐渐和自己达成和解。
一. 项目概况
首先，总体介绍下这个小项目
网站界面如下图所示：
1. 需求：
公司由于业务需要，需要对300多万家企业进行打标签。事先人工整理好了1500多个标签然后通过solr打分框架给企业打上初步的标签，这些数据作为标签2.0的训练集进行机器学习打标签。
2. 功能：
进行标签2.0的第一步对标签进行特征提取，提取出的特征向量能否有效的代表标签，以及利用标签的特征向量进行行业的初步分析，因此我们开发了词云展示系统，另外我们添加了词云反馈功能，用于让用户对词云结果提出意见，促进词云的改进。
3. 软件技术栈：
- 网站：django框架
- 前端框架：bootstrap,jquery
- 词云框架：wordcloud
- 数据库：hive数据库
二. 具体实现
1. 前端
1.1 需求：
对1500个标签分别查看其对应词云，包括搜索、列表选择。词云展示部分包括：词云名称、词云关键词列表、词云图片、切换该词云词数功能；反馈功能：要反馈词语、操作（增、删、改）、范围（全域、本标签）、备注
1.2. 实现：
4个网页文件：base.html(母版),index.html（框架模板）,label_left.html（左侧搜标签选择部分）,label_right.html（右侧词云展示部分）
2. 后端
2.1 功能
后端功能主要包括：词云主页加载及所需数据、搜索标签、列表选择、词云词数调整、反馈功能等几个主要功能
首先引入python库
加载主页面框架，及右侧词云图片页面
添加反馈，并把反馈数据保存入文本文件中，用于后续分析
判断是否是同一标签下重复反馈相同关键词
查询hive数据库读取标签列表
搜索标签时从hive数据库中读取标签及对应特征向量
判断该标签及对应词数的词云图片本地是否存在，存在直接返回否则调用词云框架生成新图片
调用wordcloud框架生成词云图片
