初中生怎么做网站2023重大新闻事件10条

基于flask+vue+爬虫的电影数据的智能推荐与可视化系统，能展示电影评分、评论情感分析等直观的数据可视化图表，还能通过协同过滤算法为用户提供个性化电影推荐，帮助用户发现更多感兴趣的电影作品，具体界面如图所示。

本系统主要技术架构如下：

1、后端技术

• Flask: 轻量级Web框架，用于构建RESTful API
• SQLAlchemy: Python ORM框架，提供对数据库的抽象操作
• Marshmallow: 序列化/反序列化库，处理数据格式转换
• MySQL: 关系型数据库，存储电影和用户数据
• Jieba: 中文分词库，用于文本分析
• PaddlePaddle & PaddleNLP: 开源深度学习框架，实现情感分析
• Scrapy: 爬虫框架，用于爬取电影数据
• 协同过滤算法: 实现基于用户(UserCF)和基于物品(ItemCF)的推荐系统

2、前端技术

• Vue.js: 前端框架，构建用户界面
• Vuetify: 基于Material Design的Vue组件库，提供美观的UI
• ECharts: 数据可视化库，实现各种图表展示
• Axios: HTTP客户端，处理API请求

系统功能模块介绍：

1. 主页

• 展示评分较高的电影推荐
• 基于物品的协同过滤算法(ItemCF)推荐电影
• 基于用户的协同过滤算法(UserCF)推荐电影
• 个性化推荐内容，基于用户历史浏览和评分行为

2. 电影库

• 电影搜索功能，支持关键词检索
• 电影详情展示，包括评分、导演、演员、简介等
• 影评情感分析展示，可视化用户评价的积极/消极情绪

3. 数据分析

• 电影上映统计分析
• 优质电影的低潮高峰趋势图
• 各类型电影分析（面积图）
• 科幻电影专项分析
• 近年电影上映情况分析
• 影片上映年份分布分析

4. 数据统计

• 电影类型分布统计
• 国家/地区电影产量统计
• 评分分布统计
• 热门电影和导演数据展示

5. 词云分析

• 基于电影描述和评论的词云可视化
• 关键词提取和展示
• 热门话题和标签分析

6. 评分分析

• 不同类型电影评分对比
• 随时间变化的评分趋势
• 评分与上映时间关系的散点图分析
• 评分与票房关系分析

7. 时空分析

• 各国家/地区电影发展时间线
• 电影产业全球分布热力图

8. 情感预测

• 基于LSTM深度学习模型的评论情感分析
• 输入任意电影评论文本，预测情感倾向（好评/差评）

相关界面展示：

另：需要添加或定制代码功能、其他咨询可以后台发送具体要求。