python基于机器学习的电商评论情感分析-编程实验室

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文章目录

项目介绍
技术介绍
功能介绍
核心代码
系统效果图
源码获取

项目介绍

随着电子商务的快速发展，消费者的评论已成为电商平台上商品质量和服务的重要反馈。电商评论不仅帮助消费者决策，也为商家提供了改进产品和服务的依据。本文研究了基于机器学习的电商评论情感分析，旨在通过构建情感分析模型，自动识别评论中的正负情感，为电商平台提供精准的客户反馈分析。研究结合TF-IDF与支持向量机（SVM）方法，以及基于深度学习的词嵌入和卷积神经网络（CNN）或长短时记忆网络（LSTM）模型，探索电商评论情感分类的多种方法。
本文首先介绍了基于TF-IDF和SVM的情感分析流程，利用TF-IDF提取评论特征，通过SVM进行情感分类，并优化模型的分类性能。接着，研究了结合Word2Vec预训练词嵌入与深度学习模型的方法，使用Word2Vec将评论词汇映射为向量，捕捉语义关系。然后，采用CNN或LSTM进行情感分类，并对比分析不同模型的表现。
本系统包括管理员和用户两个角色，管理员可以进行数据管理、评分预测和系统设置等操作，用户可以查看和管理评论数据。系统提供可视化管理界面、数据备份和分析功能，旨在为电商平台提供实时评论情感分析支持，帮助商家和消费者做出精准决策。

技术介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

功能介绍

在设计系统的过程中，用例图是系统设计过程中必不可少的模型，用例图可以更为细致的，结合系统中人员的有关分配，能够从细节上描绘出系统中有关功能所完成的具体事件，确切的反映出某个操作以及它们相互之间的内部联系。
其中参与者就是和系统能够发生交互的外在实体，一般可以指系统的某个用户。一个用例图就能对应出系统中的一个功能过程，系统中完整的功能都是由不同的用例图所组成的。系统用例图下所示。

图3-3 管理员用例图

图3-4 用户用例图

核心代码

defusers_login(request):ifrequest.method in["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")ifreq_dict.get('role')!=None:del req_dict['role']datas=users.getbyparams(users,users,req_dict)ifnot datas:msg['code']=password_error_code msg['msg']=mes.password_error_codereturnJsonResponse(msg)req_dict['id']=datas[0].get('id')returnAuth.authenticate(Auth,users,req_dict)defusers_register(request):ifrequest.method in["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")error=users.createbyreq(users,users,req_dict)iferror!=None:msg['code']=crud_error_code msg['msg']=errorreturnJsonResponse(msg)defusers_session(request):''''''ifrequest.method in["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{}}req_dict={"id":request.session.get('params').get("id")}msg['data']=users.getbyparams(users,users,req_dict)[0]returnJsonResponse(msg)defusers_logout(request):ifrequest.method in["POST","GET"]:msg={"msg":"退出成功","code":0}returnJsonResponse(msg)defusers_page(request):''''''ifrequest.method in["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{"currPage":1,"totalPage":1,"total":1,"pageSize":10,"list":[]}}req_dict=request.session.get("req_dict")tablename=request.session.get("tablename")try:__hasMessage__=users.__hasMessage__ except:__hasMessage__=Noneif__hasMessage__ and __hasMessage__!="否":iftablename!="users":req_dict["userid"]=request.session.get("params").get("id")iftablename=="users":msg['data']['list'],msg['data']['currPage'],msg['data']['totalPage'],msg['data']['total'],\ msg['data']['pageSize']=users.page(users,users,req_dict)else:msg['data']['list'],msg['data']['currPage'],msg['data']['totalPage'],msg['data']['total'],\ msg['data']['pageSize']=[],1,0,0,10returnJsonResponse(msg)