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编号： F011
视频介绍
Vue+Flask豆瓣LSTM影评+推荐算法大数据可视化平台深度学习系统源码（2023重制）
1 系统功能
- 读取豆瓣电影数据解析后，存储到mysql数据库，利用pandas、numpy进行数据的清洗，因为我们要进行影评分析，所以把没有评价的电影清洗掉。【大约3K多部电影】
- 根据电影数据去爬取电影的影评。【已爬10万条以上】
- 基于Flask开发接口，对接Vue前端，实现对电影数据的可视化分析（非常多的Echart图形使用）
- 基于深度学习的LSTM神经网络原理，训练情感分析模型，设计了批量情感分析和实时情感分析的接口，并且与前端Vue对接。
- 外部接口实现了阿里云短信、百度身份证识别等集成。
- 登录+注册
2 重制优化
- 增加了一定影评的爬取，保证主页上显示的电影点击开来都有影评（原版数据太少了）
- 图标优化
3 系统亮点 ⭐
- 深度学习情感分析影评的实现，神经网络模型（LSTM）；
- 双协同过滤推荐算法：基于用户和基于物品；
- 爬取电影和影评数据量比较多，并非 传统的TOP250
- 实现影片库搜索，多种Echarts图形分析、jieba分析；
- 完全responsive 自适应，自动可以适配H5移动端；
- 卡片式登录页面 + 大数据Style动画；
- 实现的分析图：世界地图、交互式时间轴、词云、多种折线图、面积图、大数据图、滚动柱状图、饼图、水滴图等。
功能模块图
技术架构
4 功能展示 ⭐
4.1 登录和注册
4.2 电影推荐
4.3 影评情感分析
4.3 电影搜索
4.4 可视化分析
4.5 地图分析
4.6 评分分析
4.7 时间轴分析
4.8 词云分析
4.9 情感分析接口
