Python商品评论数据分析与可视化系统——基于Flask的计算机毕业设计

简介：
本项目为计算机科学毕业设计，旨在构建一个利用Python进行商品评论数据采集、分析及可视化的Web应用平台，采用Flask框架开发。 计算机毕业设计：Python商品评论数据采集与分析可视化系统 本项目使用了Flask框架、MySQL数据库以及requests爬虫技术来构建一个能够抓取指定商品评论并进行多维度分析的平台，其中包括Echarts图表展示、NLP情感分析和LDA主题分析。贝叶斯分类算法在该项目中的准确率达到了93.49%。 一、项目介绍 本系统旨在通过Python编程语言采集京东小米手机旗舰店的商品评论数据，并利用多种技术和方法进行深入的数据挖掘与可视化呈现，为用户提供全面的产品反馈信息。 二、关于情感分析的说明 1. NLP情感分析数值：该值范围在0到1之间。其中数值1代表正向（积极）评价；而数值0则表示负向（消极）评论。 2. 情感分析定义：这是一种计算研究方法，用于理解和量化人们对特定对象或话题的看法、态度和情绪反应。文本情感分析是自然语言处理领域内的一个重要应用案例，主要目标是从大量文字中提炼出其中所蕴含的情感倾向。 三、补充说明 本项目中的NLP技术主要用于进行情感极性（即正面与负面）的判断。具体而言，通过对评论内容的语言特征进行识别和分类，系统能够准确地辨别出用户对商品的态度是积极还是消极，并给出相应的量化结果。