Springboot影评情感分析可视化及推荐系统

基于大数据技术电影评论情感分析预测可视化系统

基于机器学习的电影评论情感分析预测可视化系统

前言介绍

随着数字化娱乐的蓬勃发展，影评情感分析可视化及推荐系统应运而生，旨在为用户提供个性化、智能化的电影推荐与情感分析服务。该系统基于 Java 语言构建核心逻辑，运用 Spring Boot 框架搭建稳定高效的后端架构，搭配 MySQL 数据库实现数据的高效存储与管理。Scrapy 负责抓取海量电影数据及用户影评，经情感分析算法处理后，借助Hadoop大数据分析和Echarts 将复杂的情感倾向以直观的可视化图表呈现，助力用户快速把握影片口碑。

系统涵盖多维度模块：首页聚合热门推荐、新片速递；用户模块实现个性化账号管理与互动；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；“我的”模块打造专属个性空间。各模块协同运作，为用户打造一站式电影娱乐生态，让观影决策更加明智愉悦。

本系统通过整合数据挖掘、机器学习及可视化技术，构建了一个涵盖用户管理、电影信息整合、影评情感分析、互动交流与智能推荐的多模块协同平台。

01开发环境

1.1Java 技术

1.2Spring Boot 框架

1.3Hadoop，spark，hive

1.4Scrapy爬虫

1.5MySQL数据库

1.6B/S 结构

1.7Vue.js 技术

1.8随机森林回归算法和基于用户收藏的协同算法

02系统功能模块

亮点（爬虫【豆瓣电影网站】、机器学习（随机森林）、数据预测、Echarts可视化）

1、电影数据管理：爬虫信息列表展示。

2、数据备份：进行mysql数据备份。

3、可视化分析：各种数据分析统计后报表大屏展示

4、情感分析预测：根据电影名称、评论人预测。

5、数据分析：根据hadoop大数据技术进行数据分析

03图片展示

05 部分代码展示

// 随机森林回归算法展示（交流学习+vx：S20231025S ）     
private Map<String, Object> forecastRes(Instances instances, Map<String, Object> params, String[] eigenValueArr, String[] targetValueArr) throws Exception {        
Map<String, Object> forecastRes = new HashMap<>();        
// 预测结果       
 // 创建一个与训练数据集结构相同的 
 Instance        double[] instanceValue = new double[instances.numAttributes()];        int x = 0;        for (String attr : eigenValueArr) {            if (instances.attribute(attr).isNominal()) {                
 // 对于名义属性，使用indexOfValue           
     double res = instances.attribute(attr).indexOfValue(params.get(attr).toString());                instanceValue[x++] = res == -1 ? instances.attribute(attr).indexOfValue("unknown") : res;
 // 如果值不存在，使用Double.NaN         
    } else {               
 // 对于数值属性，直接使用数值             
    instanceValue[x++] = Double.parseDouble(params.get(attr).toString());            }        }       
 for (String attr : targetValueArr) {           
  instanceValue[x++] = Double.NaN;      
    }        
Instance instance = new DenseInstance(1.0, instanceValue);      
  instance.setDataset(instances);       
 for (int i = 0; i < targetValueArr.length; i++) {            
// 设置类属性索引为当前目标属性            
instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - targetValueArr.length + i);           
 // 创建并**训练随机森林模型**            
RandomForest randomForest = new RandomForest();            
randomForest.buildClassifier(instances);           
 // 为预测创建一个新的实例            
double[] instanceValueForPrediction = Arrays.copyOf(instanceValue, instanceValue.length);            instanceValueForPrediction[instances.numAttributes() - targetValueArr.length + i] = Double.NaN; 
// 设置目标属性为缺失值           
 Instance instanceForPrediction = new DenseInstance(1.0, instanceValueForPrediction);            instanceForPrediction.setDataset(instances);            
// 进行预测            
double predictedValue = randomForest.classifyInstance(instanceForPrediction);           
 if (instances.classAttribute().isNominal()) {                
// 如果是名义属性，获取预测的类别名称                
String predictedClassName = instances.classAttribute().value((int) predictedValue);               
 forecastRes.put(targetValueArr[i], predictedClassName);            } 
else {                
// 如果是数值属性，直接使用预测值                
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.00");               
 double formattedPredictedValue = Double.parseDouble(df.format(predictedValue));                forecastRes.put(targetValueArr[i], formattedPredictedValue);            }        }        return forecastRes;    }