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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

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技术架构

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4 功能展示 ⭐

4.1 登录和注册

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4.2 电影推荐

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4.3 影评情感分析

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4.3 电影搜索

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4.4 可视化分析

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4.5 地图分析

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4.6 评分分析

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4.7 时间轴分析

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4.8 词云分析

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4.9 情感分析接口

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