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第一章 项目概述

基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版），集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型，能够自动解析影评文本的情感倾向，精准评估电影的好评与差评比例，并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评，量化好评与差评的分布，为电影评论提供全面的汇总评价分析。

第二章 项目升级亮点

🎉 全新升级，功能全面增强：
✅ 深度学习算法支持：可选LSTM或CNN算法进行情感分析
✅ 热门电影查看：基于最新豆瓣Top 200数据
✅ 热门影评分析：支持情感判断（正面/负面）
✅ 手动输入影评：实时情感倾向分析
✅ 用户登录功能：个性化影评分析数据管理
✅ 情感分析饼图可视化：一目了然的电影口碑评分

👇 项目预览图（实时数据可视化） ：

第三章 项目演示视频

第四章 技术架构

后端：Flask框架

前端：HTML、JavaScript

模型训练：Word2vec

开发工具：PyCharm

数据库：MySQL

第五章 深度学习算法详解

卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的经典模型，最初应用于图像识别，现已广泛用于自然语言处理（NLP）领域。CNN通过卷积计算和参数共享，有效提取文本中的关键信息，并通过有监督/无监督学习提升分类准确率。在本项目中，我们采用CNN算法训练影评数据，实现精准的情感分类。

第六章 系统设计

6.1 功能模块设计

本项目利用word2vec构建深度学习模型，通过PyCharm平台进行数据编程，借助Flask框架完成B/S架构的网页设计，实现通过网络录入电影评论并进行情感判断。

6.2 数据库设计

本项目选用MySQL数据库，核心数据表设计如下：

表 1：管理员信息表

ID	用户名	密码	权限	创建时间
1	admin	******	超级管理员	2025-03-02

表 2：电影信息表

电影ID	电影名称	导演	主演	上映时间	评分
001	盗梦空间	克里斯托弗·诺兰	迪卡普里奥	2010	9.3

第七章 系统实现

7.1 用户登录模块

系统支持用户登录，用户需登录后方可进行影评分析。

💡 功能亮点：
✅ 账号密码登录
✅ 权限管理
✅ 个人影评数据管理

👇 登录界面效果图：

7.2 电影查询与影评分析

7.2.1 首页电影搜索

用户输入电影名称，系统返回电影详情及影评数据。

7.2.2 影评情感分析

1. 情感分类：影评按正面、负面、中立分类。
2. 环形图展示：可视化展示评价占比。

👇 系统界面效果预览：

7.3 影评详情展示

1. 热门影评展示：支持点赞、留言、情感分析。
2. 情感倾向计算：系统自动计算影评情感倾向（积极/消极/一般）。

👇 影评详情界面：

7.4 电影管理

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第九章 源码获取：

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