摘 要
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 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。
关键词：影评；Java；Spring Boot
ABSTRACT
With the booming development of digital entertainment, movie review sentiment analysis visualization and recommendation systems have emerged, aiming to provide users with personalized and intelligent movie recommendations and sentiment analysis services. The system is built on the core logic of the Java language, uses the Spring Boot framework to build a stable and efficient backend architecture, and is paired with the MySQL database to achieve efficient data storage and management. Scrapy is responsible for crawling a large amount of movie data and user reviews. After being processed by the sentiment analysis algorithm, the complex sentiment tendencies are presented in an intuitive visualization chart with the help of Echarts, helping users quickly grasp the film\'s reputation. The system covers multi-dimensional modules: the home page aggregates hot recommendations and new releases; the user module realizes personalized account management and interaction; the movie information module displays detailed film information; the review information module gathers user opinions and collisions; the sentiment analysis module deeply explores the sentiment of comments; the forum classification and report records ensure orderly community communication; interactive communication promotes user ideological resonance; system management maintains the stable operation of the platform; and the \"My\" module creates a personalized space. The coordinated operation of each module creates a one-stop movie entertainment ecosystem for users, making movie viewing decisions more intelligent and enjoyable.
KEYWORDS: Movie review; Java; Spring Boot
1.1 课题背景与意义
随着互联网的飞速发展和普及，人们获取电影信息和交流观影感受的主要平台逐渐转移到了各类在线电影平台和社交媒体上。观众在观影后，会在这些平台上留下大量的影评、评分和互动信息，这些数据蕴含着丰富的情感倾向和观影偏好。面对如此海量且分散的影评数据，如何有效地挖掘和利用其中的价值，成为了当前电影产业和相关研究领域亟待解决的问题。传统的电影推荐系统大多基于协同过滤等算法，仅能根据用户的历史观影记录和简单的行为数据进行推荐，缺乏对用户情感和深层次偏好的理解。对于电影制作方和营销人员来说，也难以从海量的影评中快速准确地把握观众的真实反馈和情感倾向，从而影响了电影的后续制作、宣传和发行策略的制定。观众在面对众多电影选择时，也常常会感到迷茫，希望能够获得更加精准、个性化且符合自己情感预期的推荐。
影评情感分析可视化及推荐系统的研究具有重要的现实意义。该系统能够深入分析影评中的情感倾向，结合用户的个人偏好和情感状态，为其提供更加精准、个性化的电影推荐，节省观影选择的时间和精力，提升观影体验的满意度。通过情感分析可视化，观众可以直观地了解不同电影的情感氛围和观众评价分布，从而更好地做出观影决策。该系统能够帮助电影制作方及时、全面地了解观众对电影的反馈和情感倾向，为电影的创作、改进和营销提供有力的数据支持。电影制作方可以根据观众的情感分析结果，调整电影的剧情、风格、演员选择等元素，制作出更符合观众口味的作品。精准的推荐也有助于提高电影的票房和口碑传播，促进电影市场的健康发展。影评情感分析可视化及推荐系统的研究涉及到自然语言处理、数据挖掘、机器学习、可视化技术等多个领域的知识融合与创新。通过该研究，可以进一步推动情感分析技术的发展，探索更加有效的文本情感挖掘方法和模型，同时也为推荐系统的研究提供了新的思路和方向，促进相关领域的学术交流与进步。
1.2 国内外研究现状
近年来，随着国内电影市场的蓬勃发展，影评情感分析可视化及推荐系统逐渐成为研究热点。国内研究团队在情感分析技术上取得了显著进展，利用深度学习算法和自然语言处理技术，对影评中的情感倾向进行精准识别和分类。研究者们不仅关注情感分析的准确性，还注重如何将分析结果进行直观的可视化展示，帮助用户快速了解电影的整体评价。国内的推荐系统研究则更加注重用户体验和个性化服务，结合用户的历史观影记录、评分行为等数据，运用协同过滤等算法为用户提供符合其偏好的电影推荐。一些研究机构还尝试将情感分析与推荐系统相结合，通过分析用户对不同类型电影的情感反应来优化推荐结果。国内研究在数据处理和系统架构方面也不断优化，以适应大规模数据的实时分析和推荐需求。
国外在影评情感分析可视化及推荐系统方面的研究起步较早，且成果丰硕。国外研究团队在情感分析领域不断探索创新，开发出多种先进的算法和模型，如基于深度神经网络的情感分析模型，能够更精准地捕捉影评中的细微情感变化。在可视化技术方面，国外研究者利用先进的数据可视化工具和库，将复杂的情感分析结果以直观、生动的方式呈现给用户，如情感分布热力图、情感趋势曲线等。国外的推荐系统研究则更加注重算法的多样性和数据的多源性，除了传统的协同过滤，还结合了内容推荐、基于知识的推荐等多种方法，以提高推荐的准确性和多样性。一些国际知名的研究机构还致力于将情感分析、用户行为分析和推荐系统进行深度整合，构建更加智能、个性化的电影推荐平台。国外研究在跨语言、跨文化的影评情感分析方面也取得了重要突破，能够处理和分析来自不同国家和地区的影评数据，为全球范围内的电影推荐提供支持。
1.3 本课题研究的主要内容
影评情感分析可视化及推荐系统包含多模块协同。用户模块负责账号、密码、个人信息及状态管理。电影信息模块整合名称、图片、评分等基础信息及导演、类型等详细数据。影评模块结合情感分析模块进行情感极性判断，实现量化与可视化展示，直观反映影评情感倾向。论坛模块通过分类管理、举报处理及互动功能促进用户交流，维护社区环境，同时收集反馈优化推荐系统。系统管理模块负责系统监控维护，记录分析日志，保障稳定安全运行。收藏、配置、资讯分类等模块丰富功能内容，提升用户体验及系统实用性。
如需定做或者获取更多资料，请联系QQ：375279829
客服QQ