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第一章 項目概述

基于Python Flask的深度學習電影評論情感分析可視化系統（2.0升級版），集成了Flask框架與先進的word2vec向量模型，能夠自動解析影評文本的情感傾向，精準評估電影的好評與差評比例，并通過直觀的可視化界面展示分析結果。該項目通過大數據技術分析海量影評，量化好評與差評的分布，為電影評論提供全面的匯總評價分析。

第二章 項目升級亮點

🎉 全新升級，功能全面增強：
? 深度學習算法支持：可選LSTM或CNN算法進行情感分析
? 熱門電影查看：基于最新豆瓣Top 200數據
? 熱門影評分析：支持情感判斷（正面/負面）
? 手動輸入影評：實時情感傾向分析
? 用戶登錄功能：個性化影評分析數據管理
? 情感分析餅圖可視化：一目了然的電影口碑評分

👇 項目預覽圖（實時數據可視化） ：

第三章 項目演示視頻

第四章 技術架構

后端：Flask框架

前端：HTML、JavaScript

模型訓練：Word2vec

開發工具：PyCharm

數據庫：MySQL

第五章 深度學習算法詳解

卷積神經網絡（CNN）作為深度學習中的經典模型，最初應用于圖像識別，現已廣泛用于自然語言處理（NLP）領域。CNN通過卷積計算和參數共享，有效提取文本中的關鍵信息，并通過有監督/無監督學習提升分類準確率。在本項目中，我們采用CNN算法訓練影評數據，實現精準的情感分類。

第六章 系統設計

6.1 功能模塊設計

本項目利用word2vec構建深度學習模型，通過PyCharm平臺進行數據編程，借助Flask框架完成B/S架構的網頁設計，實現通過網絡錄入電影評論并進行情感判斷。

6.2 數據庫設計

本項目選用MySQL數據庫，核心數據表設計如下：

表 1：管理員信息表

ID	用戶名	密碼	權限	創建時間
1	admin	******	超級管理員	2025-03-02

表 2：電影信息表

電影ID	電影名稱	導演	主演	上映時間	評分
001	盜夢空間	克里斯托弗·諾蘭	迪卡普里奧	2010	9.3

第七章 系統實現

7.1 用戶登錄模塊

系統支持用戶登錄，用戶需登錄后方可進行影評分析。

💡 功能亮點：
? 賬號密碼登錄
? 權限管理
? 個人影評數據管理

👇 登錄界面效果圖：

7.2 電影查詢與影評分析

7.2.1 首頁電影搜索

用戶輸入電影名稱，系統返回電影詳情及影評數據。

7.2.2 影評情感分析

1. 情感分類：影評按正面、負面、中立分類。
2. 環形圖展示：可視化展示評價占比。

👇 系統界面效果預覽：

7.3 影評詳情展示

1. 熱門影評展示：支持點贊、留言、情感分析。
2. 情感傾向計算：系統自動計算影評情感傾向（積極/消極/一般）。

👇 影評詳情界面：

7.4 電影管理

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第九章 源碼獲取：

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