基于LSTM情感分析的用户课程规划推荐平台，是一项结合深度学习和大数据分析技术，旨在为用户提供个性化、高效的学习路径规划服务的研究。本研究通过运用长短期记忆网络（LSTM）这一先进的神经网络结构，对用户在学习过程中的情感状态进行精确识别和分析，从而为用户量身定制最适合的学习计划。此外，本研究还采用了大数据技术，对海量的学习数据进行挖掘和分析，以全面了解用户的学习需求和行为特征。

本研究的主要创新点在于，将情感分析引入到课程规划推荐过程中，使推荐系统不仅能根据用户的学习需求和兴趣进行推荐，还能考虑到用户在学习过程中的情感变化，从而提高推荐结果的准确性和有效性。此外，本研究还设计了一套完整的评估体系，以实时监测和评估推荐系统的性能，确保用户能够获得最佳的学习体验。通过实验证明，本研究提出的基于LSTM情感分析的用户课程规划推荐平台，在提高用户学习效果和满意度方面具有显著优势。

系统概述

作为大数据分析系统，数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化是基于LSTM情感分析的用户课程规划推荐平台具备的基本素质。除此之外，本系统在用户交互方面做到了傻瓜式一键交互，按下按键，功能完成。数据抓取、数据存储、数据导入、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘和数据可视化等种种功能都不在话下，通过GUI图形操作界面摆脱了繁琐的实现过程。从意义方面，系统主要处理大量课程信息数据，对这些数据进行分析，并按需求进行可视化，从中提取课程者所需要的信息，给用户带来价值。系统功能结构如图3-1所示。

数据大屏展示

管理员在数据大屏展示界面可以查看到课程学信息、课程分类、用户账户、推荐课程和课程评论等详细信息展示数据。