springboot影评情感分析可视化及推荐系统的设计与实现的论文

随着数字化娱乐的蓬勃发展，用户对于个性化、智能化的电影推荐与情感分析服务的需求日益增长。影评情感分析可视化及推荐系统应运而生，为电影爱好者提供了一个一站式电影娱乐生态平台。该系统以Java语言构建核心逻辑，采用Spring Boot框架搭建了稳定高效的后端架构，并结合MySQL数据库实现数据的高效存储与管理。系统利用Scrapy框架抓取海量的电影数据及用户影评，再通过情感分析算法进行处理，使得复杂的情感倾向可以通过Echarts工具以直观的可视化图表呈现。用户通过这些图表能快速掌握影片的口碑和公众情绪。 影评情感分析可视化及推荐系统是一个综合性的服务平台，它涵盖了多个功能模块，包括首页聚合热门推荐和新片速递、用户模块实现个性化账号管理和互动、电影信息模块详尽展示影片详情、影评信息模块汇聚用户观点碰撞、情感分析模块深度洞察评论情感、论坛分类与举报记录保障社区交流有序、互动交流促进用户思想共鸣、系统管理维护平台稳定运营，以及“我的”模块打造专属个性空间。这些模块相互协作，共同构成了一个电影娱乐生态，旨在为用户提供更加明智愉悦的观影决策支持。 系统中的首页聚合模块，通过整合热门推荐和最新电影信息，为用户呈现当前最受关注的影片和话题。用户模块则提供个性化管理，用户可以构建自己的观影喜好，并与其他用户进行交流互动。电影信息模块和影评信息模块则提供了丰富的电影资料和用户评论，为用户提供了详尽的参考信息。情感分析模块利用先进的算法分析用户评论的情感倾向，进一步帮助用户了解电影的社会评价。 此外，论坛分类与举报系统保证了社区交流的秩序和质量，互动交流模块则鼓励用户分享自己的想法，促进思想的共鸣。系统管理模块维护了平台的稳定运行，保障了用户体验的连贯性和安全性。而“我的”模块则允许用户在平台上构建自己的个性化空间，增添个性化定制服务。 总体而言，影评情感分析可视化及推荐系统的设计与实现在技术创新和服务模式上为用户提供了全方位的观影体验，通过整合多样化的模块和服务，确保了用户能够接收到高质量的个性化推荐和详实的电影信息，使用户的观影决策过程更加高效和愉悦。