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文章目录
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- [第一章 项目概述](#第一章 项目概述)
- [第二章 项目升级亮点](#第二章 项目升级亮点)
- [第三章 项目演示视频](#第三章 项目演示视频)
- [第四章 技术架构](#第四章 技术架构)
- [第五章 深度学习算法详解](#第五章 深度学习算法详解)
- [第六章 系统设计](#第六章 系统设计)
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- [6.1 功能模块设计](#6.1 功能模块设计)
- [6.2 数据库设计](#6.2 数据库设计)
- [第七章 系统实现](#第七章 系统实现)
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- [7.1 用户登录模块](#7.1 用户登录模块)
- [7.2 电影查询与影评分析](#7.2 电影查询与影评分析)
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- [7.2.1 首页电影搜索](#7.2.1 首页电影搜索)
- [7.2.2 影评情感分析](#7.2.2 影评情感分析)
- [7.3 影评详情展示](#7.3 影评详情展示)
- [7.4 电影管理](#7.4 电影管理)
- [第八章 推荐阅读](#第八章 推荐阅读)
- [第九章 源码获取:](#第九章 源码获取:)
第一章 项目概述
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统(2.0升级版),集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型,能够自动解析影评文本的情感倾向,精准评估电影的好评与差评比例,并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评,量化好评与差评的分布,为电影评论提供全面的汇总评价分析。
第二章 项目升级亮点
🎉 全新升级,功能全面增强:
✅ 深度学习算法支持 :可选LSTM或CNN算法进行情感分析
✅ 热门电影查看 :基于最新豆瓣Top 200数据
✅ 热门影评分析 :支持情感判断(正面/负面)
✅ 手动输入影评 :实时情感倾向分析
✅ 用户登录功能 :个性化影评分析数据管理
✅ 情感分析饼图可视化:一目了然的电影口碑评分
👇 项目预览图(实时数据可视化) :
第三章 项目演示视频
Python基于深度学习的电影评论情感分析可视化系统(2.0升级系统),源码
第四章 技术架构
后端:Flask框架
前端:HTML、JavaScript
模型训练:Word2vec
开发工具:PyCharm
数据库:MySQL
第五章 深度学习算法详解
卷积神经网络(CNN)作为深度学习中的经典模型,最初应用于图像识别,现已广泛用于自然语言处理(NLP)领域。CNN通过卷积计算和参数共享,有效提取文本中的关键信息,并通过有监督/无监督学习提升分类准确率。在本项目中,我们采用CNN算法训练影评数据,实现精准的情感分类。
第六章 系统设计
6.1 功能模块设计
本项目利用word2vec构建深度学习模型,通过PyCharm平台进行数据编程,借助Flask框架完成B/S架构的网页设计,实现通过网络录入电影评论并进行情感判断。
6.2 数据库设计
本项目选用MySQL数据库,核心数据表设计如下:
表 1:管理员信息表
ID | 用户名 | 密码 | 权限 | 创建时间 |
---|---|---|---|---|
1 | admin | ****** | 超级管理员 | 2025-03-02 |
表 2:电影信息表
电影ID | 电影名称 | 导演 | 主演 | 上映时间 | 评分 |
---|---|---|---|---|---|
001 | 盗梦空间 | 克里斯托弗·诺兰 | 迪卡普里奥 | 2010 | 9.3 |
第七章 系统实现
7.1 用户登录模块
系统支持用户登录,用户需登录后方可进行影评分析。
💡 功能亮点 :
✅ 账号密码登录
✅ 权限管理
✅ 个人影评数据管理
👇 登录界面效果图 :
7.2 电影查询与影评分析
7.2.1 首页电影搜索
用户输入电影名称,系统返回电影详情及影评数据。
7.2.2 影评情感分析
- 情感分类:影评按正面、负面、中立分类。
- 环形图展示:可视化展示评价占比。
👇 系统界面效果预览 :
7.3 影评详情展示
- 热门影评展示:支持点赞、留言、情感分析。
- 情感倾向计算:系统自动计算影评情感倾向(积极/消极/一般)。
👇 影评详情界面 :
7.4 电影管理

第八章 推荐阅读
Python基于大数据的微博舆论可视化、微博情感分析系统(V5)
Java基于Spring Boot+Vue框架的大学生就业招聘系统
第九章 源码获取:
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