做视频素材哪个网站好,做网站后期要收维护费吗,哈市哪里网站做的好,金马国旅网站建设博主介绍#xff1a;✌全网粉丝50W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。1、2026年计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅2、大数据、计算机专业选题Python/Java/大数据/深度学习/机器学习建议收藏✅1、项目介绍项目技术说明python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类旅游景点评论智能分析系统项目介绍本项目是一款基于Python技术栈的旅游景点评论智能分析系统聚焦于通过数据挖掘与自然语言处理技术深度解析景点评论数据为景区运营与游客决策提供数据支持。技术架构上系统以Python为核心开发语言采用Flask框架搭建轻量高效的后端服务搭配MySQL数据库实现评论数据的结构化存储。前端整合Echarts可视化工具将复杂分析结果转化为直观图表同时集成NLP情感分析、LDA主题模型、Bayes分类等算法构建从数据采集到智能解读的完整闭环。核心功能涵盖七大模块评论多维度分析模块支持按年月时间分布、评分等级进行统计清晰呈现评论趋势与质量分布旅游景点评论数据展示模块直观呈现评论内容、时间及用户信息便于原始数据查阅可视化模块通过柱状图、饼图、词云等形式将分析结果可视化降低数据理解门槛NLP情感分析模块精准判断评论情感倾向捕捉游客正面、负面或中性态度LDA主题分析模块提取评论核心话题揭示游客关注焦点如服务、设施、景观等Bayes评论分类模块自动将评论划分为好评、中评、差评实现评论高效归类用户注册登录模块保障系统访问安全支持个性化数据管理。系统通过技术与业务的深度融合将碎片化的评论数据转化为可决策的 insights既帮助景区运营者精准把握游客需求、优化服务质量也为游客提供基于真实反馈的参考依据具备较强的实用价值与技术创新性。2、项目界面1评论年月时间分析2评论评分等级分析3旅游景点评论数据4评论数据分析5景区评论词云图分析6LDA评论主题分析7Bayes评论分类8注册登录界面3、项目说明评论数据分析模块功能描述该模块主要用于对收集到的评论数据进行多维度分析。它支持按年月时间分析评论的分布情况以及根据评论的评分等级进行统计帮助用户了解评论的时间趋势和评分分布。界面元素包括评论年月时间分析图表、评论评分等级分析图表等。旅游景点评论数据展示模块功能描述该模块用于展示特定旅游景点的评论数据包括评论内容、评论者、评论时间等详细信息。它帮助用户深入了解景点的口碑和游客反馈。界面元素包括旅游景点评论数据列表、评论内容展示区等。评论数据可视化模块功能描述该模块利用Echarts等可视化工具将评论数据以图表形式直观展示。它支持多种图表类型如柱状图、饼图等帮助用户更好地理解数据趋势和分布。界面元素包括各种可视化图表如评论数据分析图表、景区评论词云图等。NLP情感分析模块功能描述该模块利用自然语言处理技术NLP对评论进行情感分析判断评论的情感倾向如正面、负面、中性。它帮助用户了解游客对景点或产品的整体情感态度。技术实现基于情感字典或词袋模型进行情感分析考虑否定词和程度副词的影响提高分析的准确性。LDA主题分析模块功能描述该模块利用LDALatent Dirichlet Allocation算法对评论进行主题分析提取评论中的关键主题和话题。它帮助用户了解游客关注的焦点和热点话题。界面元素包括LDA评论主题分析图表展示不同主题的比例和关键词。Bayes评论分类模块功能描述该模块利用贝叶斯分类算法对评论进行分类将评论划分为不同的类别如好评、中评、差评。它帮助用户快速识别评论的类别便于后续处理和分析。界面元素包括Bayes评论分类结果展示区展示评论的分类标签和数量。用户注册登录模块功能描述该模块为用户提供注册和登录功能确保用户能够安全地访问系统并管理自己的数据。它支持用户名、密码等信息的验证和存储。界面元素包括注册登录界面包含用户名、密码输入框、验证码等。综上所述这个系统包含了多个功能模块每个模块都承担着不同的功能和角色共同构成了系统的完整性和实用性。通过这些模块用户可以全面了解评论数据的多维度信息进行情感分析、主题分析和分类等操作为旅游景点的运营和管理提供有力的支持。4、核心代码importpandasaspdimportjiebaimportpymysqlimportre sqlselect id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data conpymysql.connect(host127.0.0.1,userroot,passwd123456,port3306,dbcomment,charsetutf8)dfpd.read_sql(sql,con)postivepd.read_sql(sql,con)postivepostive[postive[score]5].drop_duplicates()print(postive)negtivepd.read_sql(sql,con)negtivenegtive[negtive[score]1].drop_duplicates()print(negtive)# 文本去重(文本去重主要是一些系统自动默认好评的那些评论 )# 文本分词mycutlambdas: .join(jieba.cut(s))# 自定义分词函数popostive.content.apply(mycut)nenegtive.content.apply(mycut)# 停用词过滤停用词文本可以自己写一行一个或者用别人整理好的我这是用别人的withopen(rstopwords.txt,encodingutf-8)asf:#这里的文件路径最好改成自己的本地绝对路径stopf.read()stop[ ,]list(stop[0:])# 因为读进来的数据缺少空格我们自己添加进去po[1]po[0:].apply(lambdas:s.split( ))# 将分词后的文本以空格切割po[2]po[1].apply(lambdax:[iforiinxifinotinstop])# 过滤停用词# 在这里我们也可以用到之前的词云图分析# post []# for word in po:# if len(word)1 and word not in stop:# post.append(word)# print(post)# wc wordcloud.WordCloud(width1000, font_pathsimfang.ttf,height800)#设定词云画的大小字体一定要设定字体否则中文显示不出来# wc.generate( .join(post))# wc.to_file(r..\yun.png)ne[1]ne[0:].apply(lambdas:s.split( ))ne[2]ne[1].apply(lambdax:[iforiinxifinotinstop])fromgensimimportcorpora,models# 负面主题分析neg_dictcorpora.Dictionary(ne[2])neg_corpus[neg_dict.doc2bow(i)foriinne[2]]neg_ldamodels.LdaModel(neg_corpus,num_topics3,id2wordneg_dict)# 正面主题分析pos_dictcorpora.Dictionary(po[2])pos_corpus[pos_dict.doc2bow(i)foriinpo[2]]pos_ldamodels.LdaModel(pos_corpus,num_topics3,id2wordpos_dict)pos_themepos_lda.show_topics()# 展示主题pos_themepos_lda.show_topics()# 取出高频词patternre.compile(r[\u4e00-\u9fa5])pattern.findall(pos_theme[0][1])pos_key_words[]foriinrange(3):pos_key_words.append(pattern.findall(pos_theme[i][1]))pos_key_wordspd.DataFrame(datapos_key_words,index[主题1,主题2,主题3])pos_key_words.to_csv(lda.csv)fromsnownlpimportSnowNLPimportpandasaspdimportpymysqldefmain():sqlselect id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data order by creationTimeconpymysql.connect(host127.0.0.1,userroot,passwd123456,port3306,dbcomment,charsetutf8)dfpd.read_sql(sql,con)df.drop_duplicates(keepfirst,inplaceTrue)dfdf.dropna()contentdf[content].tolist()contentlist[]forxincontent:contentlist.append(SnowNLP(x).sentiments)df[nlp]contentlist dfdf[[nickname,score,content,nlp]]df.to_csv(nlp.csv)print(df)main()✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式