Python基于Flask的mooc课程情感分类系统【附源码、文档说明】

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文章目录

- [第一章项目简介](#第一章项目简介)
- [第二章技术栈](#第二章技术栈)
- [第三章系统总体设计](#第三章系统总体设计)
- [第四章系统实现](#第四章系统实现)
- [第五章推荐阅读](#第五章推荐阅读)
- [第六章源码获取：](#第六章源码获取：)

第一章项目简介

Python基于Flask的mooc课程情感分类系统，系统首先通过爬虫技术获取慕课平台上各类课程的用户评价数据，随后对采集到的评论内容进行情感分类分析。为了便于数据的长期保存与高效管理，系统采用 MySQL 数据库对数据进行存储，相较于其他数据库方案，该方式既实现简单，又能够满足大规模数据处理的需求。此外，系统不仅关注数据分析本身，还注重分析结果的可视化展示。通过网页形式将情感分析结果转化为直观、生动的图表，使原本庞杂、难以理解的海量数据变得清晰易读，帮助用户快速把握课程评价的整体情感趋势。

第二章技术栈

前端：html、js

后端：Flask

MySQL数据库

第三章系统总体设计

线上教育的发展随着人们的生活方式的改变越来越多的人们喜欢线上教育进行学习，特别是受疫情影响之后。线上教育的发展更是突飞猛进，不断变化的环境需求导致人们的学习方式正在悄悄的发生着多样化的改变。那么本文就是以我们程序员线上开放的慕课网为例，运用PYTHON的方式进行一下评论区的课后学习统计。主要的功能需求有以下几点：

1.首先就是要选择中国大学的慕课网运行爬虫的技术爬到所有的课程评价信息，这样一来可以看一下大部分学生对于其线上教学的课程的感觉是如何的。

2.从技术角度方面来说，第一点是取到我们所要研究的相关数据以及其数据的形式了。那么接下来要做的事情就是确定一下，要实现这些功能所运用的框架和数据要往哪儿存，说白了就是数据库的选择和，数据结构的确立。

3.前两点有了之后那么接下来我们就是实现的是我们的课程评价情感分类系统的具体功能能，可以通过所取到的大数据通过人工智能的方式进行情感分类分析，找出我们所要看到的正面评价和负面评价。当然最好我们还是能够通过图形的比例来实现，就像人们经常说的数据是会说话的另一种动物。我们通过图形的方式把数据所要表达的事情完完整整的体现出来。

4.当然从需求方面来说的话实现到以上三步其实应该可以说是完成近百分之八十了，但对于我们而言还应该做的一件事情就是让PYTHON与其它自然语言的分类技术进行一下对比，这种对比主要还是从性能方面进行的，可以这么理解，自然语言的分类工具也是可以进行情感分类判断的，相比于其它工具，我们选择了PYTHON，就要拿出有力的证据能够证明确实在性能上PYTHON是无可代替的。

第四章系统实现

数据是一切来源的基础，我相信我们做数据分析的每一位朋友都听到过这样的话语吧。没错，做为慕课网课程情感分类的研究来说，首先就是要取到慕课网的原始数据，那么在些我主要是采用了爬虫的技术进行获取，在保证人家慕课网正常使用的情况下，用最少的压力进行的数据获取。那么主要数据是保存的一些开课的时间、用户名和关键的对些评价信息，如下图所示：

网站功能对于每一个设计者来说都是要进行非常多的实际操作过程的我们在后台设计的过程当中就是为了想让管理员或者用记非常方便的找到每一个功能所存在的地方。那么这些考虑到要设计的地方是如何去进行操作的呢，那就是通过我们合理的设计，审美学表示，人的视觉总是会先从左边开始然后再进行到右边的，所以我在设计之初就想到了把所有的图表进行。如下图所示：

在我们系统当中列表的展示阶段我还是采用了一种表格加数据的方式，因为这样的展示方式会显得更加整齐、美观。别的不多说，试想一下如果我的系统中有100个字段的列，又有一万多行数据，那么这样一来就会有在页面上铺的满满当当的，那么我通过表格的形式来展现以后就会变得很好看的多了。这样不仅仅是为了美观。更是为了能够将系统的功能完整的体现出来。对于自然语言文本分析性能，我就是采用了这种风格介绍，首先第一列就是所有要进行的什么对比方式，比如说特点对比啦什么的。那么第二列就是这些某个对比的分词的一些模式，那么简单说来第三列也同样的是snownlp分词的说明了。在jieba分词的特点对比分析当中还是将其中的列举分成了5类，第一类就是能够通过我们所说的精确模式进行强有力的分析，这样的模式怎么说呢，可以把用户的所有评价句子进行分隔切开。再分析起来就是很容易多了。第二类呢就是一种全模式的设计方式，这样的方式有优点也有缺点，优点就是可以全面的扫描，而且所有的都是非常准确，相比起来都是直接处理词语，所以在速度方面也不用有那么多的担心，它是非常快的。任何事情都有两性的，有了优点，肯定还有缺点，这样全模式的扫描就是对于我们来说有些词语的歧义不能解决，所以这一点还是需要注意的。第三类呢就是通过搜索引擎的那种模式，这种模式相对来说还是非常不错的，进行的时候可以把长词进行全面的分析后再进行切词等等一些操作。第四类对于我们一般人来说也就是非常容易理解的问题了，首先就是对于一些喜欢繁体用户用繁体写的词来说我们也是要支持的，不然的话都成了不认识的分析那是不可能的。第五类就是支持一些自定义的词组分析。如下图所示：

优美的界面展现总能给用户带来眼前一亮的感觉，那么我们的系统如何就能够给用户带来这些不一样的感觉呢？就是要依靠我们系统中的美丽图片了。在设计当初的界面的时候我还特别去网上看了许多东西，首先就是一些关于美学、色彩的展现，其次对于这些东西我还进行了一个很深的研究。最终在线上找了一些相关的图片进行设计比对。按照所学习的方式把所有的设计一一列了出来，在我们系统首页显示了现来。我想说每一个系统都会有一个必不可少的功能，一方面就是也能让用户感受到我们所为他们的着想。对于MOOC课程评论的情感分析而言，首先做的事情就是把相关的数据做成了一种图形化的方式。实现的是我们的课程评价情感分类系统的具体功能，可以通过所取到的大数据通过人工智能的方式进行情感分类分析，找出我们所要看到的正面评价和负面评价。当然最好我们还是能够通过图形的比例来实现，就像人们经常说的数据是会说话的另一种动物。我们通过图形的方式把数据所要表达的事情完完整整的体现出来。为了表现的更加明确，特意使用了两种不同的颜色进行区别，方便更好的观察。如下图所示：

从评价的角度方面所介绍的问题已经在上面介绍过了，那么我们就再从评价分值的专业角度来进行一下详细的介绍，首先对于课程评价情感分析而言，我们需要的两个重要参数就是用户数量和评价分值，这一点是非常重要的。从下图可以看出，不出的用户数量下，会有不同的评价分值表现。如下图所示：

第六章源码获取：

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文章目录

第一章 项目简介

第二章 技术栈

第三章 系统总体设计

第四章 系统实现

第五章 推荐阅读

第六章 源码获取：

第一章项目简介

第二章技术栈

第三章系统总体设计

第四章系统实现

第五章推荐阅读

第六章源码获取：