文章目錄
- ==有需要本項目的代碼或文檔以及全部資源，或者部署調試可以私信博主==
- 一、研究背景與項目意義
- 二、項目目標與研究內容
- 三、系統架構與功能模塊
- 1. AI對話生成模塊
- 2. 分詞與關鍵詞提取模塊
- 3. 情感分析模塊
- 4. 行為預測模塊
- 5. 系統管理模塊
- 6. 可視化展示模塊
- 四、技術路線與開發環境
- 五、創新點與項目價值
- 每文一語
有需要本項目的代碼或文檔以及全部資源，或者部署調試可以私信博主
一、研究背景與項目意義
近年來，隨著人工智能技術特別是自然語言處理（NLP）和深度學習模型的飛速發展，AI生成內容（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）成為內容創作領域的重要變革力量。尤其是在廣告營銷、智能客服、電商推薦等應用場景中，AI能夠根據用戶需求自動生成大量圖文、視頻、對話等多模態內容，極大地提升了內容生產效率與信息匹配精度。
然而，盡管AI生成內容在形式和表達上已逐漸接近人類水準，但用戶在閱讀或接觸這些內容時，仍存在微妙的“感知差異”——即消費者能夠通過語言風格、情緒語氣、語義結構等特征，在潛意識中對AI內容與人工內容作出區分。這種差異化的感知會直接影響其信任度、接受程度以及后續的行為反應，如點擊、購買、分享、評論等。因此，如何科學地識別消費者對AI生成內容的情感與態度，并進一步預測其行為意圖，成為AIGC商業化落地過程中的關鍵議題。
本項目正是在這一背景下提出，將AIGC內容生成、情感分析、自然語言理解與用戶行為建模相結合，致力于提供一個具備前沿技術、完整功能與可視化交互的研究型系統平臺。項目不僅聚焦于技術實現，還深入探討了感知心理與行為決策之間的因果關聯，具有明顯的理論價值與應用前景。
二、項目目標與研究內容
本項目的總體目標是設計并實現一個智能系統，能夠基于用戶對AI生成文本的語言反饋與情緒傾向，預測其可能的行為反應（如是否會點擊/購買某產品、繼續對話或退出交互）。為此，項目圍繞以下核心問題展開研究與開發工作：
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AIGC內容生成的語義控制與風格管理
基于預訓練語言模型（如ChatGPT等API接口）本項目使用的是DeepSeekV3 官網Api接口，生成符合預設情境的內容片段，包括推薦文案、廣告話術、客服對話等，用以模擬真實應用場景中的AI內容觸達過程。 -
用戶輸入文本的自然語言分析
對用戶基于AI內容作出的語言反饋（如評論、提問、抱怨、點贊等）進行分詞、關鍵詞提取與詞性標注等處理，提取用戶核心關注點與認知焦點。 -
情感傾向識別與分類
運用SnowNLP等中文情感分析工具，識別用戶輸入的情緒類型（如積極、中性、消極），并生成相應的情感評分作為預測模型的特征輸入。 -
用戶行為意圖預測建模
構建基于規則映射與評分邏輯的簡易預測機制，模擬用戶在特定情緒狀態與文本反應下的行為路徑，判定其是否傾向于產生積極行為（如轉化、點贊、繼續瀏覽等）。 -
系統平臺的前后端設計與實現
利用Layui、Flask、MySQL等主流技術棧搭建可交互式Web平臺，前端實現多功能頁面，后端集成文本處理與預測算法，并通過ECharts等工具進行可視化展示。 -
系統測試與功能驗證
對各模塊功能、系統響應、情感分析結果、預測準確性等方面進行全面測試，確保系統可用性與用戶體驗。
三、系統架構與功能模塊
為實現上述目標，本項目設計了以下主要模塊：
1. AI對話生成模塊
該模塊集成DeepSeek API，用戶可輸入任意文本，系統將自動生成內容回應或推薦語，并作為用戶感知測試的輸入源。內容風格可通過提示詞（prompt）控制，支持“促銷型”、“客服型”、“內容推薦型”等多個模板。
2. 分詞與關鍵詞提取模塊
通過Jieba分詞實現對用戶文本的切詞與關鍵詞提取，結合詞頻統計和TF-IDF計算，識別用戶最關注的核心詞匯與語義中心。
3. 情感分析模塊
調用SnowNLP工具包對用戶輸入進行情緒識別，輸出情感極性分值（0~1之間）與情緒分類（如“正向”“負向”），并生成歷史情緒趨勢圖。
4. 行為預測模塊
依據情緒得分與關鍵詞映射規則，對用戶行為作出初步預測。例如，正向情緒+產品詞匯→傾向購買；負向情緒+客服詞匯→傾向流失。預測結果以圖表形式展示。
5. 系統管理模塊
包括用戶注冊、登錄、信息修改等基礎管理功能，保障平臺多用戶訪問能力。
6. 可視化展示模塊
使用ECharts展示用戶情緒分布、關鍵詞云、情緒時間趨勢、預測結果統計圖等，提高系統可讀性與數據洞察能力。
四、技術路線與開發環境
- 開發語言：Python（后端）、JavaScript（前端）
- Web框架：Flask + layui
- 數據庫管理：MySQL
- 文本分析工具：Jieba、SnowNLP、sklearn
- 模型接口：DeepSeek V3 Api接口
- 數據可視化：ECharts、Matplotlib
五、創新點與項目價值
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聚焦“感知差異”這一微觀變量
相較于傳統行為預測模型側重點擊率、瀏覽路徑等顯性行為，本項目深入挖掘用戶對AI內容的語言反饋與主觀感知，為研究AIGC影響力提供心理學視角的切入點。 -
實現“內容—反饋—預測”閉環機制
通過AI生成→用戶交互→情緒識別→行為預測的完整流程，構建了一個可以模擬真實互動場景的智能系統，為廣告測試、電商推薦、人機交互等提供可復用方案。 -
具備可落地的系統原型
系統已部署為可運行的Web平臺，界面友好、功能完備，具有良好的擴展性與遷移性，可服務于高校研究、企業實驗室或智能營銷工具原型開發。
直接將AI對話接口并入到本系統頁面，用戶可以通過對話就可以體驗到和DeepSeek官網一樣的效果，進行知識問答等。
每文一語
不斷的在進步
