本文项目编号 25008 ，文末自助获取源码 \color{red}{25008，文末自助获取源码} 25008，文末自助获取源码
目录
- 一、系统介绍
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- [1.1 用户功能](#1.1 用户功能)
- [1.2 管理员功能](#1.2 管理员功能)
- 二、系统录屏
- 三、启动教程
- 四、功能截图
- 五、文案资料
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- [5.1 选题背景](#5.1 选题背景)
- [5.2 国内外研究现状](#5.2 国内外研究现状)
- 六、核心代码
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- [6.1 查询数据](#6.1 查询数据)
- [6.2 新增数据](#6.2 新增数据)
- [6.3 删除数据](#6.3 删除数据)
一、系统介绍
1.1 用户功能
注册与登录：用户注册新账户，使用图形验证码进行验证。用户登录系统，支持密码登录（AES加密）和可能的第三方登录。忘记密码时，提供找回密码功能。
电影查询与筛选：查看当前热映电影列表，包括电影名称、上映时间等。根据类型、区域、年代等条件筛选电影。
电影排行榜：展示最受欢迎、评分最高、最新上映等类型的电影排名。
电影影片库：浏览所有电影信息，包括已上映、即将上映和经典电影。提供电影的海报、预告片链接或嵌入视频。
电影详情页：展示电影的详细信息，如导演、演员阵容、剧情简介、幕后花絮等。
提供高清海报、剧照和预告片播放功能。
电影评分与评论：用户对电影进行打星评分和发表短评。评论需要经过系统审核后显示。
收藏与推荐：用户可以收藏心仪的电影。系统根据用户喜好和协同过滤算法推荐电影。
选座与订票：选择电影的放映日期、场次和座位。实时座位图显示座位状态，提交订单购票。
查看订单：查看已完成的订单和待支付的订单。
个人资料管理：修改个人资料信息，如姓名、联系方式等。修改登录密码。
机器人客服：用户在线咨询问题，机器人客服自动回复。
电影资讯：查看系统发布的电影资讯，了解行业动态。
论坛发布：发布观影心得，参与论坛讨论，与其他用户交流。
1.2 管理员功能
登录：使用特定的账户和密码登录后台管理系统。
用户管理：管理注册用户信息，包括添加、查询、修改和删除用户账户。
电影管理：管理电影信息，包括添加新电影到影片库、修改电影详情、删除已下架电影。上传电影海报、预告片等资源。维护电影排行榜，根据手动调整排名。
影院与放映厅管理：管理影院信息和放映厅信息。
放映场次管理：设定电影的放映场次，包括选择电影、设定时间、选择放映厅和票价。
评论管理：管理用户评论，包括审核、删除违规评论和回复用户。
订单管理：查询用户订单信息，处理待支付、已完成和待处理的订单。
发布资讯：发布有关电影的资讯内容。
电影推荐系统配置：配置协同过滤算法或其他推荐算法，优化电影推荐效果。分析用户行为数据，调整推荐策略。
机器人客服设置：设置常见问题的回复内容。监控机器人客服，优化回复逻辑。
源码下载 ：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91448397
本项目编号：25008，题目为电影评论数据分析系统
前端技术：Vue.js3
后端技术：Python + Django
数据库：MySQL8
二、系统录屏
三、启动教程
四、功能截图
五、文案资料
5.1 选题背景
随着电影产业的迅速发展和观众观影需求的多样化，电影评论在影视作品传播中起到了越来越重要的作用。人们在选择观影时，往往会参考他人的评论和评分，因此，建立一个电影评论数据分析系统显得尤为必要。该系统能够通过对海量电影评论数据的收集、整理与分析，提取出观众对电影的情感倾向、主题偏好和评价趋势，从而为电影制作方提供重要的市场反馈，帮助其更好地了解观众需求和市场动态。同时，系统还可以为观众提供更加全面、精准的电影推荐服务，提升其观影体验。此外，利用自然语言处理和机器学习技术，电影评论数据分析系统能够实现对评论内容的深入分析，如情感分析、话题建模等，这不仅有助于挖掘观众的潜在兴趣点，还可以为电影行业的研究和发展提供数据支持。因此，构建这样一个系统，不仅能促进电影市场的良性发展，还能为观众与创作者的互动提供更为有效的桥梁。
5.2 国内外研究现状
目前国内外电影评论数据分析系统的研究现状呈现出不断发展的态势。在国外，许多研究者和机构已经在电影评论分析方面取得了显著进展，主要利用机器学习、自然语言处理和大数据技术，对大量用户生成的评论进行情感分析、主题挖掘和趋势预测。例如，一些平台通过情感分析模型，可以自动识别评论中的情感倾向，并对电影评分进行更为精准的解读。同时，国外的研究还关注社会互动对评论的影响，如社交媒体评论对观众决策的作用等。在国内，随着互联网电影平台的兴起，电影评论数据分析系统的应用也逐渐受到重视，相关研究主要集中在评论内容的情感分析和用户行为分析上，旨在提高电影推荐的准确性和用户体验。然而，相较于国外成熟的技术和研究方法，国内在数据处理能力和系统智能化水平上仍存在差距，未来亟需加强跨学科的研究与合作，以推动电影评论数据分析系统的进一步发展与完善。
六、核心代码
6.1 查询数据
java
@RequestMapping("/lists")
public R list( GukeEntity guke){
EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();
ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke"));
return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));
}6.2 新增数据
java
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){
guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
//ValidatorUtils.validateEntity(guke);
GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));
if(user!=null) {
return R.error("用户已存在");
}
guke.setId(new Date().getTime());
gukeService.insert(guke);
return R.ok();
}6.3 删除数据
java
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
return R.ok();
}本文项目编号 25008，希望给大家带来帮助！