本文項目編號 $25008，文末自助獲取源碼$

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一、系統介紹

1.1 用戶功能

注冊與登錄：用戶注冊新賬戶，使用圖形驗證碼進行驗證。用戶登錄系統，支持密碼登錄（AES加密）和可能的第三方登錄。忘記密碼時，提供找回密碼功能。
電影查詢與篩選：查看當前熱映電影列表，包括電影名稱、上映時間等。根據類型、區域、年代等條件篩選電影。
電影排行榜：展示最受歡迎、評分最高、最新上映等類型的電影排名。
電影影片庫：瀏覽所有電影信息，包括已上映、即將上映和經典電影。提供電影的海報、預告片鏈接或嵌入視頻。
電影詳情頁：展示電影的詳細信息，如導演、演員陣容、劇情簡介、幕后花絮等。
提供高清海報、劇照和預告片播放功能。
電影評分與評論：用戶對電影進行打星評分和發表短評。評論需要經過系統審核后顯示。
收藏與推薦：用戶可以收藏心儀的電影。系統根據用戶喜好和協同過濾算法推薦電影。
選座與訂票：選擇電影的放映日期、場次和座位。實時座位圖顯示座位狀態，提交訂單購票。
查看訂單：查看已完成的訂單和待支付的訂單。
個人資料管理：修改個人資料信息，如姓名、聯系方式等。修改登錄密碼。
機器人客服：用戶在線咨詢問題，機器人客服自動回復。
電影資訊：查看系統發布的電影資訊，了解行業動態。
論壇發布：發布觀影心得，參與論壇討論，與其他用戶交流。

1.2 管理員功能

登錄：使用特定的賬戶和密碼登錄后臺管理系統。
用戶管理：管理注冊用戶信息，包括添加、查詢、修改和刪除用戶賬戶。
電影管理：管理電影信息，包括添加新電影到影片庫、修改電影詳情、刪除已下架電影。上傳電影海報、預告片等資源。維護電影排行榜，根據手動調整排名。
影院與放映廳管理：管理影院信息和放映廳信息。
放映場次管理：設定電影的放映場次，包括選擇電影、設定時間、選擇放映廳和票價。
評論管理：管理用戶評論，包括審核、刪除違規評論和回復用戶。
訂單管理：查詢用戶訂單信息，處理待支付、已完成和待處理的訂單。
發布資訊：發布有關電影的資訊內容。
電影推薦系統配置：配置協同過濾算法或其他推薦算法，優化電影推薦效果。分析用戶行為數據，調整推薦策略。
機器人客服設置：設置常見問題的回復內容。監控機器人客服，優化回復邏輯。

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源碼下載：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91448397

本項目編號：25008，題目為電影評論數據分析系統

前端技術：Vue.js3

后端技術：Python + Django

數據庫：MySQL8

二、系統錄屏

三、啟動教程

四、功能截圖

五、文案資料

5.1 選題背景

隨著電影產業的迅速發展和觀眾觀影需求的多樣化，電影評論在影視作品傳播中起到了越來越重要的作用。人們在選擇觀影時，往往會參考他人的評論和評分，因此，建立一個電影評論數據分析系統顯得尤為必要。該系統能夠通過對海量電影評論數據的收集、整理與分析，提取出觀眾對電影的情感傾向、主題偏好和評價趨勢，從而為電影制作方提供重要的市場反饋，幫助其更好地了解觀眾需求和市場動態。同時，系統還可以為觀眾提供更加全面、精準的電影推薦服務，提升其觀影體驗。此外，利用自然語言處理和機器學習技術，電影評論數據分析系統能夠實現對評論內容的深入分析，如情感分析、話題建模等，這不僅有助于挖掘觀眾的潛在興趣點，還可以為電影行業的研究和發展提供數據支持。因此，構建這樣一個系統，不僅能促進電影市場的良性發展，還能為觀眾與創作者的互動提供更為有效的橋梁。

5.2 國內外研究現狀

目前國內外電影評論數據分析系統的研究現狀呈現出不斷發展的態勢。在國外，許多研究者和機構已經在電影評論分析方面取得了顯著進展，主要利用機器學習、自然語言處理和大數據技術，對大量用戶生成的評論進行情感分析、主題挖掘和趨勢預測。例如，一些平臺通過情感分析模型，可以自動識別評論中的情感傾向，并對電影評分進行更為精準的解讀。同時，國外的研究還關注社會互動對評論的影響，如社交媒體評論對觀眾決策的作用等。在國內，隨著互聯網電影平臺的興起，電影評論數據分析系統的應用也逐漸受到重視，相關研究主要集中在評論內容的情感分析和用戶行為分析上，旨在提高電影推薦的準確性和用戶體驗。然而，相較于國外成熟的技術和研究方法，國內在數據處理能力和系統智能化水平上仍存在差距，未來亟需加強跨學科的研究與合作，以推動電影評論數據分析系統的進一步發展與完善。

六、核心代碼

6.1 查詢數據

    @RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}

6.2 新增數據

    @RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用戶已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 刪除數據

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

本文項目編號 25008，希望給大家帶來幫助！