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

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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