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基于评论情感分析的酒店推荐系统的毕业设计——包含情感分析、数据分析及网络爬虫技术【使用Flask Web框架】【附带源代码和数据集】

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简介：
本项目为基于Flask框架开发的酒店推荐系统，通过情感分析与数据分析对用户评论进行处理，并利用网络爬虫获取数据。项目包含完整源码与数据集，适用于学术研究及应用实践。 利用网络爬虫技术从旅游网站获取成都景点的旅游数据，并综合分析这些景点周边酒店的住宿情况。抓取酒店评论信息后，运用机器学习算法进行情感分析，最后基于情感分析及其他因素为用户提供个性化的酒店推荐服务。

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  • 基于评论情感分析的酒店推荐系统的毕业设计——包含情感分析、数据分析及网络爬虫技术【使用Flask Web框架】【附带源代码和数据集】
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    本项目为基于Flask框架开发的酒店推荐系统，通过情感分析与数据分析对用户评论进行处理，并利用网络爬虫获取数据。项目包含完整源码与数据集，适用于学术研究及应用实践。 利用网络爬虫技术从旅游网站获取成都景点的旅游数据，并综合分析这些景点周边酒店的住宿情况。抓取酒店评论信息后，运用机器学习算法进行情感分析，最后基于情感分析及其他因素为用户提供个性化的酒店推荐服务。
     
  • 基于Python的电商评论数据分析及可视化系统（Flask框架、requests爬虫和NLP情感分析）毕业设计源码
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    本项目为一电商评论数据处理平台，采用Python开发，结合Flask框架与requests库实现数据抓取，并利用自然语言处理技术进行情感分析，最终通过可视化界面展示结果。 ### 项目介绍 本系统利用Python开发了一套商品评论数据采集与分析可视化平台，使用Flask框架、MySQL数据库以及requests库进行爬虫抓取指定商品的评价信息，并通过Echarts实现图表展示功能；同时支持多维度数据分析及NLP情感分析。 #### 关于数据说明 项目中的测试数据来源于小米手机京东旗舰店的商品评论。 #### 贝叶斯分类算法 采用贝叶斯分类法对采集到的数据进行处理，其准确率达到了93.49%。 ### 情感分析 文本的情感分析属于自然语言处理（NLP）领域中的一种常见应用，旨在通过计算方法来研究人们对产品、服务等对象的态度和情绪。具体来说，情感分析就是指对带有主观色彩的评论进行分类与归纳的过程。在本项目里，我们主要关注的是极性判断——即评价是正面还是负面。 #### 极性分析 所谓的情感极性（倾向）是指通过文本内容来判定其是否具有积极、消极或中立的态度特征。
     
  • 中文情感分析的酒店评论数据集
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    本数据集汇集了大量针对酒店服务与设施的中文评价文本，旨在为研究者提供丰富的资源以开发和评估基于深度学习的情感分析模型。 1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000：平衡语料集，包含正负类各1000篇。 2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000：平衡语料集，包含正负类各2000篇。 3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000：平衡语料集，包含正负类各3000篇。 4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000：非平衡语料集，其中正类为7000篇。
     
  • Python驱动的舆情分析与可视化系统毕业设计（含爬虫、情感分析及Flask框架）源代码.zip
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    本项目为基于Python的舆情分析与可视化系统，涵盖数据抓取、情感分析和Web展示，利用爬虫技术获取信息，采用Flask构建后端服务。 该资源提供了一个基于Python的舆情分析可视化系统项目源码包（包含爬虫、情感分析以及Flask框架功能），所有代码都经过本地编译并确认可以正常运行。该项目在评审中获得了95分以上的高评分，难度适中且内容已经由助教老师审核通过，能够满足学习和实际应用的需求。如果有需要的话，用户可以放心下载使用该资源。
     
  • 酒店评论分析-含情感标识-训练数据集
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    本数据集包含酒店评论及其对应的情感标签，旨在用于训练和评估机器学习模型在自然语言处理中的情感分析能力。 在自然语言处理的情感分析任务中，需要使用一个包含2000条正向评价和2000条负向评价的训练集。
     
  • 基于Python的酒店评论中文情感分析及数据集应用
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    本研究运用Python技术对酒店评论进行中文情感分析，并构建相关数据集，旨在提升服务评价的情感分类精度。 利用Python实现酒店评论的中文情感分析，包含数据集。
     
  • Python酒店评论情感分析源码及使用指南（毕业设计）.zip
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    本资源提供了一个基于Python的情感分析项目源代码和详细指导文档，专为酒店评论进行情感倾向性分析而设。适用于学术研究或个人学习参考，助力于自然语言处理领域技能提升。 基于Python的酒店评论情感分析源码+说明文档（毕业设计）.zip 主要针对计算机相关专业的学生以及需要项目实战练习的学习者。该项目可以作为课程设计、期末大作业或毕业设计直接使用，包含全部项目源码，并经过严格调试确保可以直接运行。 该资源介绍了一个基于TensorFlow框架的酒店评论情感分析工具，利用PyQt5构建用户界面（GUI），支持本地数据文件和网络爬取的数据进行分析。数据分析部分采用了RNN（循环神经网络）技术处理文本信息。整个软件架构使用Python编写，并通过PyQt5搭建了图形化操作界面。 项目内容包括： - main.py：主程序脚本。 - mainWindow.py：用户界面定义文件。 - resource.qrc：资源文件，包含项目的素材图片等。 - img目录下有用于构建GUI的图片素材。 - 语料库与训练数据集需下载并解压至根目录。 此项目适合计算机相关专业的学生进行毕业设计、课程作业或个人技能提升使用。
     
  • 基于Python的酒店中文评论情感分析毕业设计
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    本项目旨在利用Python进行酒店中文在线评论的情感分析，通过自然语言处理和机器学习技术，识别并量化顾客反馈中的正面与负面情绪，为酒店业者提供改进服务质量的数据支持。 情感极性分析是对带有主观情感色彩的文本进行分类的一种方法。它主要分为基于情感知识的方法和基于机器学习的方法两种。 基于情感知识的方法通过现有的情感词典来计算文本的情感倾向（正面或负面）。具体来说，这种方法会统计文档中出现的正向与负向词汇的数量或者它们所携带的情感值，并据此判断该文档属于哪一类情绪类别。而基于机器学习的方式则利用训练数据集对已标注好类别的样本进行模型训练，然后使用这个分类器来预测新的文本的情绪倾向。 本项目采用的是后者——即通过Python编程语言构建并运用情感分析的机器学习模型，针对酒店评论的数据来进行具体的情感极性识别。该项目侧重于实践操作而非理论探讨，旨在帮助参与者逐步理解和掌握中文环境下进行情感分析的技术流程和方法。
     
  • Python微博舆情分析与可视化系统的设计及实现（含爬虫、情感分析和Flask框架）
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    本项目设计并实现了基于Python的微博舆情分析与可视化系统。采用爬虫技术获取数据，运用情感分析算法评估公众情绪，并通过Flask框架构建交互式前端展示结果。 本计算机毕业设计项目为基于Python的微博舆情分析可视化系统开发。该项目利用爬虫技术采集数据，并通过情感分析来判断用户对微博的情感倾向（正面或负面）。采用Flask框架搭建网站，MySQL数据库用于存储收集到的数据。整个系统能够实现从简单的微博信息和评论中自动提取并统计其情感特征的功能，为舆情监控提供支持。 项目包括以下主要页面： 1. 首页：展示数据概况。 2. 舆情分析：对采集的微博内容进行深入的情感分析。 3. 中国地图：显示各省份IP分布情况及相关舆情信息。 4. 文章分析页面 5. 评论分析页面 6. 数据管理页面，用于维护和更新数据库中的相关信息。 7. 微博舆情统计页面，提供全面的数据汇总与展示功能。 8. 爬虫数据采集页面：负责自动化地抓取微博上的公开信息。 9. 提供注册登录系统以增强用户访问的安全性和个性化体验。
     
  • 情感分析用的Twitter评论数据集
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    本数据集收集了用于情感分析的大量Twitter评论，旨在帮助研究者和开发者训练及测试自然语言处理模型在社交媒体文本中的应用效果。 此数据集包含几千个Twitter用户评论及其对应的情感标签，用于训练情绪分析模型。该数据集是通过使用关键字并结合Twitter API获取的。其目的是提供一个具有实际业务价值的数据集合，规模适中且可以在短时间内于普通笔记本电脑上完成训练任务。