项目简介
基于自适应svm电影评价倾向性分析实现了以下功能：
此次对于电影评价倾向性分析系统的功能模块设计内容主要包括了电影评论管理、用户管理、评论预测、分析展示以及算法比较等内容，对于电影评价倾向性分析的主要功能模块集中在评论管理以及评论预测内容上，用户登录进入到系统平台后通过评论预测可以录入影评内容，系统会自动运算影评内容的倾向性，同时可以通过评论管理界面查看到相关评论的信息以及对应的倾向性类别。通过分析展示可以通过图表的方式来呈现影评积极和消极评论信息的比例，同时系统还介绍了文本内容分析所使用的算法信息以及对比了传统SVM与自适应SVM的差异，通过以上功能模块的运行和设计实现了整体电影评价倾向性系统的完整呈现。
💕💕作者：落落
💕💕个人简介：混迹java圈十余年，擅长Java、小程序、Python等。
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后端框架：
语言：python+html
框架：Django
python版本：python3.7+
数据库工具：Navicat11+
开发软件：pycharm
前端框架：
html
数据库：
mysql
主要功能：
系统主页
此次对于电影评价倾向性系统平台的主业内容主要包括了电影评论管理、系统注册用户管理、评论预测、新旧对比、评价分析展示以及算法对比等内容，作为分析型的系统平台，通过评论信息的录入可以判断评价内容的所属类型
评论管理界面
通过评论管理界面可以查看到最新的电影评价信息以及对应的分析评价状态，结合电影评价文本的字段内容来搭判断电影评价属于积极还是消极，通过时还包括了相关评论的评论人及点评点赞次数，通过更新数据可以实现评论信息的自动刷新。
用户管理
通过用户管理界面可以实现用户信息的查询、新增以及删除，用户信息主要包括了用户编号、姓名、性别、注册时间、身份证号以及手机号等个人基本资料，同时还包括登录系统所需要的账户名、密码和权限，通过用户管理界面可以实现个人资料的修改和新增。
评论预测界面
用户通过评价预测界面可以实现电影评价信息的录入，通过点击开始识别按钮可以实现在线的评价测评，结合系统算法实现了测评结果信息的反馈
算法准确率比较
通过算法比较窗口可以实现不同算法的准确率的对比，对于SVM、决策树算法、朴素贝叶斯算法以及KNN算法这四种算法的数据准确率进行对比，通过数据分类对比结果KNN>SVM>朴素贝叶斯算法>决策树算法
算法优缺点比较
系统同时对于四种算法的优缺点进行了比较分析
自适应S VM 与S VM 对比
相比传统的SVM支持向量算法，自适应SVM支持向量算法能够实现较高的数据分类准确性，通过自适应增量样本选择模型的建立来有效的筛选出增量训练的边界样本，提升了数据分类的速度，传统的SVM支持向量算法在运算的效率和准确率上都略逊一筹。
电影评价倾向性图表分析
通过图表分析洁敏可以查看到系统内的电影评价倾向性分析数据统计，结合饼状图和柱状图来呈现电影评价积极和消极的分类占比，利用图表呈现更加直观的分析结果。
更多项目：
另有6000+份项目源码，项目有java（包含springboot，ssm，jspm等），小程序，python，php，net等语言项目。项目均包含完整前后端源码，可正常运行！
