计算机毕设选题：基于Python+Django实现电商评论情感分析系统

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一、项目介绍

基于Python+Django实现的电商评论情感分析系统是一个集数据采集、自然语言处理、情感分析和可视化展示于一体的综合性Web应用平台。系统采用Django框架构建后端服务架构，结合Vue.js打造响应式前端用户界面，通过MySQL数据库实现海量评论数据的高效存储与管理。系统核心功能包括电商平台评论数据的自动化爬取与清洗、基于机器学习算法的多维度情感倾向识别、商品评价趋势的动态分析以及情感分布的可视化呈现。在技术实现层面，系统集成了jieba分词、TextBlob情感分析库、scikit-learn机器学习框架等先进工具，支持对评论文本进行深度语义解析和情感极性判定。用户可以通过直观的Web界面上传评论数据或选择目标商品进行实时分析，系统会自动生成包含情感分数、关键词云图、时间趋势图在内的多维分析报告。该系统不仅为电商企业提供了消费者情感洞察的技术支撑，也为相关研究人员和学生提供了实践自然语言处理和数据挖掘技术的完整解决方案。

选题背景
随着电子商务的蓬勃发展和消费者购物习惯的数字化转变，网络购物平台上积累了海量的用户评论数据。这些评论承载着消费者对商品和服务的真实感受与态度，成为企业了解市场反馈、优化产品设计、制定营销策略的重要信息源泉。传统的人工评论分析方式面临着数据量庞大、处理效率低下、主观性强等诸多挑战，难以满足现代电商环境下快速决策的需求。与此同时，自然语言处理技术和机器学习算法的不断成熟为自动化情感分析提供了技术基础，Python作为数据科学领域的主流编程语言，拥有丰富的文本处理和机器学习库资源。Django框架的MVC架构设计理念与Web开发的最佳实践相结合，为构建稳定高效的情感分析系统提供了可靠的技术支撑。在这样的技术背景和市场需求驱动下，开发一套基于Python+Django的电商评论情感分析系统成为解决实际业务问题的有效途径。

选题意义
本课题的研究具有多方面的理论价值和实践意义。从技术角度来看，该系统的开发过程涉及自然语言处理、机器学习、Web开发等多个计算机科学分支领域的知识整合与应用，有助于深化对跨领域技术融合的理解和掌握。通过实际项目的开发实践，能够加深对Django框架、MySQL数据库设计、前后端分离架构等现代Web开发技术的认识。从商业应用层面分析，系统能够帮助电商企业快速获取消费者情感反馈，为产品改进和市场策略调整提供数据支持，在一定程度上提升了企业的市场响应能力和竞争优势。对于学术研究而言，该系统为中文文本情感分析的算法优化和模型改进提供了实验平台，可以验证不同分词技术和情感分类方法在实际应用场景中的效果表现。虽然作为毕业设计项目，系统在算法复杂度和处理规模上存在一定局限性，但其完整的功能设计和技术实现仍然具备一定的参考价值，为后续相关研究和系统开发提供了基础框架和思路借鉴。

二、视频展示

计算机毕设选题：基于Python+Django实现电商评论情感分析系统

三、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
• 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
• 可视化 工具 Echarts

四、系统展示

登录模块：

管理模块展示：

五、代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from textblob import TextBlob
import jieba
import json
import re
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from collections import Counter
import numpy as npspark = SparkSession.builder.appName("CommentSentimentAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()@csrf_exempt
def sentiment_analysis_core(request):if request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)comments = data.get('comments', [])processed_results = []for comment in comments:cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', comment)words = list(jieba.cut(cleaned_text))filtered_words = [word for word in words if len(word) > 1]text_for_analysis = ' '.join(filtered_words)blob = TextBlob(text_for_analysis)polarity_score = blob.sentiment.polarityif polarity_score > 0.1:sentiment_label = 'positive'elif polarity_score < -0.1:sentiment_label = 'negative'else:sentiment_label = 'neutral'confidence_score = abs(polarity_score)keyword_freq = Counter(filtered_words)top_keywords = dict(keyword_freq.most_common(5))result_item = {'original_comment': comment,'cleaned_text': cleaned_text,'sentiment_label': sentiment_label,'polarity_score': round(polarity_score, 3),'confidence_score': round(confidence_score, 3),'keywords': top_keywords,'word_count': len(filtered_words)}processed_results.append(result_item)return JsonResponse({'status': 'success', 'results': processed_results})@csrf_exempt
def batch_comment_processing(request):if request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)comment_batch = data.get('comment_batch', [])product_id = data.get('product_id', '')df = pd.DataFrame(comment_batch, columns=['comment_text', 'user_id', 'rating', 'timestamp'])df['processed_text'] = df['comment_text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', x))))vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words=['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就'])tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['processed_text'])feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()sentiment_scores = []emotion_categories = []for text in df['processed_text']:blob = TextBlob(text)sentiment_score = blob.sentiment.polaritysentiment_scores.append(sentiment_score)if sentiment_score > 0.3:emotion_categories.append('very_positive')elif sentiment_score > 0.1:emotion_categories.append('positive')elif sentiment_score > -0.1:emotion_categories.append('neutral')elif sentiment_score > -0.3:emotion_categories.append('negative')else:emotion_categories.append('very_negative')df['sentiment_score'] = sentiment_scoresdf['emotion_category'] = emotion_categoriescategory_distribution = Counter(emotion_categories)average_sentiment = np.mean(sentiment_scores)sentiment_trend = df.groupby('timestamp')['sentiment_score'].mean().to_dict()high_frequency_words = Counter()for text in df['processed_text']:words = text.split()high_frequency_words.update(words)top_words = dict(high_frequency_words.most_common(10))processing_summary = {'product_id': product_id,'total_comments': len(comment_batch),'average_sentiment': round(average_sentiment, 3),'category_distribution': dict(category_distribution),'sentiment_trend': sentiment_trend,'top_keywords': top_words,'processing_timestamp': pd.Timestamp.now().isoformat()}return JsonResponse({'status': 'success', 'summary': processing_summary, 'detailed_results': df.to_dict('records')})@csrf_exempt
def intelligent_comment_classification(request):if request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)training_comments = data.get('training_data', [])test_comments = data.get('test_comments', [])train_texts = []train_labels = []for item in training_comments:comment_text = item['comment']manual_label = item['label']processed_text = ' '.join(jieba.cut(re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', comment_text)))train_texts.append(processed_text)train_labels.append(manual_label)vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=2000, ngram_range=(1, 2), min_df=2, max_df=0.95)X_train = vectorizer.fit_transform(train_texts)classifier = MultinomialNB(alpha=0.8)classifier.fit(X_train, train_labels)test_results = []for test_comment in test_comments:processed_test = ' '.join(jieba.cut(re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', test_comment)))X_test = vectorizer.transform([processed_test])predicted_label = classifier.predict(X_test)[0]prediction_probabilities = classifier.predict_proba(X_test)[0]confidence_level = max(prediction_probabilities)feature_importance = X_test.toarray()[0]important_features_idx = np.argsort(feature_importance)[-10:]feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()important_words = [feature_names[idx] for idx in important_features_idx if feature_importance[idx] > 0]sentiment_analysis = TextBlob(processed_test)secondary_score = sentiment_analysis.sentiment.polarityfinal_confidence = (confidence_level + abs(secondary_score)) / 2classification_result = {'original_comment': test_comment,'predicted_label': predicted_label,'confidence_score': round(final_confidence, 3),'secondary_sentiment': round(secondary_score, 3),'important_features': important_words[:5],'classification_timestamp': pd.Timestamp.now().isoformat()}test_results.append(classification_result)model_accuracy = classifier.score(X_train, train_labels)classification_summary = {'model_accuracy': round(model_accuracy, 3),'training_samples': len(training_comments),'test_samples': len(test_comments),'feature_count': X_train.shape[1],'classification_results': test_results}return JsonResponse({'status': 'success', 'classification_summary': classification_summary})

六、项目文档展示

七、项目总结

基于Python+Django实现的电商评论情感分析系统项目的开发过程是一次集技术学习、实践应用和问题解决于一体的综合性实践经历。通过这个项目的完整实现，深入掌握了Django框架的MVC架构设计模式，熟悉了从数据库设计到前端界面开发的全栈开发流程。在自然语言处理方面，通过jieba分词、TextBlob情感分析等工具的应用，对中文文本处理的特点和挑战有了更深刻的认识。机器学习算法的集成使用让我体验到了从理论知识到实际应用的转化过程，特别是在特征提取、模型训练和预测准确性优化方面积累了宝贵经验。

项目开发过程中遇到的技术难点包括中文分词精度优化、情感分析模型的准确性提升以及大批量数据处理的性能优化等，通过查阅文档、调试代码和反复测试最终得到了解决。虽然作为毕业设计项目，系统在算法复杂度和工程化程度上还有改进空间，但其完整的功能实现和良好的用户体验已经达到了预期目标。这个项目不仅让我对Web开发和数据挖掘技术有了系统性的理解，也为今后从事相关技术工作打下了坚实的基础。

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