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1、项目介绍

项目技术说明：
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、
评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类

2、项目界面

（1）评论年月时间分析

（2）评论评分等级分析

（3）旅游景点评论数据

（4）评论数据分析

（5）景区评论词云图分析

（6）LDA评论主题分析

（7）Bayes评论分类

（8）注册登录界面

3、项目说明

1. 评论数据分析模块
   功能描述：该模块主要用于对收集到的评论数据进行多维度分析。它支持按年月时间分析评论的分布情况，以及根据评论的评分等级进行统计，帮助用户了解评论的时间趋势和评分分布。
   界面元素：包括评论年月时间分析图表、评论评分等级分析图表等。
2. 旅游景点评论数据展示模块
   功能描述：该模块用于展示特定旅游景点的评论数据，包括评论内容、评论者、评论时间等详细信息。它帮助用户深入了解景点的口碑和游客反馈。
   界面元素：包括旅游景点评论数据列表、评论内容展示区等。
3. 评论数据可视化模块
   功能描述：该模块利用Echarts等可视化工具，将评论数据以图表形式直观展示。它支持多种图表类型，如柱状图、饼图等，帮助用户更好地理解数据趋势和分布。
   界面元素：包括各种可视化图表，如评论数据分析图表、景区评论词云图等。
4. NLP情感分析模块
   功能描述：该模块利用自然语言处理技术（NLP）对评论进行情感分析，判断评论的情感倾向（如正面、负面、中性）。它帮助用户了解游客对景点或产品的整体情感态度。
   技术实现：基于情感字典或词袋模型进行情感分析，考虑否定词和程度副词的影响，提高分析的准确性。
5. LDA主题分析模块
   功能描述：该模块利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法对评论进行主题分析，提取评论中的关键主题和话题。它帮助用户了解游客关注的焦点和热点话题。
   界面元素：包括LDA评论主题分析图表，展示不同主题的比例和关键词。
6. Bayes评论分类模块
   功能描述：该模块利用贝叶斯分类算法对评论进行分类，将评论划分为不同的类别（如好评、中评、差评）。它帮助用户快速识别评论的类别，便于后续处理和分析。
   界面元素：包括Bayes评论分类结果展示区，展示评论的分类标签和数量。
7. 用户注册登录模块
   功能描述：该模块为用户提供注册和登录功能，确保用户能够安全地访问系统并管理自己的数据。它支持用户名、密码等信息的验证和存储。
   界面元素：包括注册登录界面，包含用户名、密码输入框、验证码等。
   综上所述，这个系统包含了多个功能模块，每个模块都承担着不同的功能和角色，共同构成了系统的完整性和实用性。通过这些模块，用户可以全面了解评论数据的多维度信息，进行情感分析、主题分析和分类等操作，为旅游景点的运营和管理提供有力的支持。

4、核心代码

import pandas as pd
import jieba
import pymysql
import re

sql = 'select  id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data '
con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', port=3306, db='comment', charset='utf8')
df = pd.read_sql(sql,con)


postive = pd.read_sql(sql,con)
postive = postive[postive['score'] == 5].drop_duplicates()
print(postive)

negtive = pd.read_sql(sql,con)
negtive = negtive[negtive['score'] == 1].drop_duplicates()
print(negtive)
# 文本去重(文本去重主要是一些系统自动默认好评的那些评论 )

# 文本分词
mycut = lambda s: ' '.join(jieba.cut(s))  # 自定义分词函数
po = postive.content.apply(mycut)

ne = negtive.content.apply(mycut)

# 停用词过滤（停用词文本可以自己写，一行一个或者用别人整理好的，我这是用别人的）
with open(r'stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:     #这里的文件路径最好改成自己的本地绝对路径
    stop = f.read()
stop = [' ', ''] + list(stop[0:])  # 因为读进来的数据缺少空格，我们自己添加进去

po['1'] = po[0:].apply(lambda s: s.split(' '))  # 将分词后的文本以空格切割

po['2'] = po['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])  # 过滤停用词

# 在这里我们也可以用到之前的词云图分析
# post = []
# for word in po:
#     if len(word)>1 and word not in stop:
#         post.append(word)
# print(post)
# wc = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path='simfang.ttf',height=800)#设定词云画的大小字体，一定要设定字体，否则中文显示不出来
# wc.generate(' '.join(post))
# wc.to_file(r'..\yun.png')

ne['1'] = ne[0:].apply(lambda s: s.split(' '))
ne['2'] = ne['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])

from gensim import corpora, models

# 负面主题分析
neg_dict = corpora.Dictionary(ne['2'])
neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in ne['2']]
neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus, num_topics=3, id2word=neg_dict)
# 正面主题分析
pos_dict = corpora.Dictionary(po['2'])
pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in po['2']]
pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus, num_topics=3, id2word=pos_dict)
pos_theme = pos_lda.show_topics()

# 展示主题
pos_theme = pos_lda.show_topics()

# 取出高频词


pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
pattern.findall(pos_theme[0][1])

pos_key_words = []
for i in range(3):
    pos_key_words.append(pattern.findall(pos_theme[i][1]))

pos_key_words = pd.DataFrame(data=pos_key_words, index=['主题1', '主题2', '主题3'])
pos_key_words.to_csv('lda.csv')

from snownlp import SnowNLP
import pandas as pd
import pymysql


def main():
    sql = 'select  id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data order by creationTime'
    con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', port=3306, db='comment', charset='utf8')
    df = pd.read_sql(sql, con)
    df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
    df = df.dropna()
    content = df['content'].tolist()
    contentlist = []
    for x in content:
        contentlist.append(SnowNLP(x).sentiments)
    df['nlp'] = contentlist
    df = df[['nickname', 'score', 'content', 'nlp']]
    df.to_csv('nlp.csv')
    print(df)


main()

5、源码获取方式

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