qt 做网站今日热点

Python + Django携程酒店评论情感分析系统

项目概述

这是一个基于 Django 框架开发的酒店评论情感分析系统。系统使用机器学习技术对酒店评论进行情感分析，帮助酒店管理者了解客户反馈，提升服务质量。

主要功能

1. 评论数据导入：支持导入酒店评论数据集
2. 情感分析：自动分析评论的情感倾向（正面/负面/中性）
3. 方面情感分析：细分服务、环境、价格等维度
4. 数据可视化：展示评论情感分布、趋势、词云等多种图表
5. 评论管理：查看、搜索、筛选和删除评论

技术栈

• 后端框架：Django
• 数据处理：Pandas
• 机器学习：Scikit-learn
• 中文分词：jieba
• 数据可视化：ECharts（前端）、Matplotlib（后端词云）
• 数据库：SQLite（可切换为MySQL）

数据集

系统使用 ChnSentiCorp_htl_all.csv 作为训练数据，包含大量酒店评论数据。

算法实现说明

1. 数据预处理

• 使用 pandas 读取CSV数据，去除空值。
• 用 jieba 对评论文本进行中文分词，去除特殊字符。
• 通过 CountVectorizer 将文本转为特征向量。

2. 模型训练与持久化

• 采用朴素贝叶斯（MultinomialNB）进行情感分类。
• 训练后模型和向量器用 joblib 持久化保存到 model 目录，后续启动优先加载，无需重复训练。

3. 情感预测逻辑

• 输入评论后，先分词、向量化。
• 用模型输出正面/负面概率。
• 若正面概率>0.6，判为"正面"；负面概率>0.6，判为"负面"；否则为"中性"。

4. 方面情感分析

• 设定服务、环境、价格等关键词库，分词后判断评论是否包含相关词。
• 若命中关键词，则用模型判断该方面情感。
• 若未命中且整体情感明确，则方面情感跟随整体情感（兜底策略）。
• 关键词库支持自定义扩充。

5. 数据可视化

• 前端用 ECharts 实现情感分布饼图、时间趋势折线图、评论长度分布柱状图、词云图等。
• 词云高频词由后端分词统计，前端动态渲染。
• 支持按情感类型筛选分析。

安装与使用说明

1. 安装依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 运行数据库迁移：

   python manage.py migrate
   

3. 启动开发服务器：

   python manage.py runserver
   

4. 访问 http://localhost:8000 进入系统

系统截图

数据集：

项目截图：

代码截图：

代码获取

print("关注【布鲁的Python之旅】")
print("=======")