【Python毕业设计】P096：利用Django进行电商产品评论的情感分析及可视化（jieba+pandas+scikit-...

简介：
本项目运用Python技术栈（Django、jieba、pandas、scikit-learn）对电商平台的商品评价数据进行了情感分析与可视化展示，助力企业洞察消费者情绪。 本项目将使用Django、jieba、pandas、requests、PyYAML、scikit-learn、django-simpleui、gensim、Keras、numpy以及tensorflow-cpu等工具进行开发。 首先，我们将从京东商城采集电商产品的评论数据作为研究的基础，并设计和编写网络爬虫程序来确保这些数据能够被顺利收集。然后将采集到的数据存储至数据库中以供后续分析使用。 接下来的步骤是对上述获得的产品评价信息实施情感分析以及LDA主题模型分析。这包括进行必要的预处理工作，如文本清洗、分词及去除停用词等操作，并利用Word2vec对评论数据执行向量化表示。为进一步挖掘深层次的情感特征，我们还将采用栈式自编码网络来提取评论的特征值；同时使用LSTM（长短期记忆）模型来进行情感分析。最后，针对积极和消极评价分别进行LDA主题建模以揭示潜在的主题分布情况。 在完成上述步骤后，我们将开发一个可视化系统用于展示这些复杂的数据结果。该系统的功能包括但不限于：通过饼图、词云以及表格等形式直观地呈现评论的情感倾向及其相关的话题领域分析成果。这样的设计能够帮助用户更好地理解和解读电商商品评价的全貌信息。