博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈以Python为核心开发语言整合Vue前端、Flask后端框架运用LSTM算法、双协同过滤推荐算法搭配Echarts可视化、Scrapy爬虫框架及MySQL数据库完成系统搭建。功能模块主页电影数据展示电影数据分析电影数据统计电影词云图电影年份类型评分分析电影国家分析情感预测信息设置用户登录用户注册数据采集页面项目介绍本项目是基于Python生态开发的豆瓣电影数据采集分析推荐系统聚焦解决电影市场信息过载、推荐不精准、影评价值未充分利用的痛点。系统采用VueFlask前后端架构整合Scrapy爬虫、LSTM情感分析、双协同过滤推荐与Echarts可视化技术构建完整的数据处理体系。通过爬虫抓取并存储豆瓣电影数据利用LSTM解析影评情感倾向结合双协同过滤算法实现个性化推荐以多类型可视化图表呈现数据既帮助用户高效找到契合偏好的电影也为行业提供有价值的数据分析参考。2、项目界面1主页左侧导航栏包含主页、电影库、数据分析、数据统计、词云分析等多个功能模块可实现多维度的电影数据挖掘与分析。主页面展示评分最高的电影列表每部影片附带基础信息还可点击进入详情与影评分析页面整体用于电影数据的可视化展示与深度分析。2电影数据展示左侧导航栏支持切换主页、数据分析、数据统计等功能模块。电影库支持关键词搜索也可按影片类型、国家 / 地区进行筛选。电影库页面展示影片卡片包含基础信息点击可进入详情与影评分析页整体用于影片的检索、筛选与信息查看。3电影数据分析左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面通过折线图、面积图等可视化图表呈现电影上映统计、优质电影发展趋势及各类型电影的上映情况帮助用户直观把握电影市场的动态与类型分布。4电影数据统计左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过柱状图、雷达图、饼图等多种可视化图表展示不同国家 / 地区、不同电影类型的发片量排行与构成帮助用户直观了解全球电影市场的区域与类型分布特征。5电影词云图左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面通过生成电影相关的词云图将高频关键词以可视化方式呈现直观反映电影内容中的热门主题与核心元素帮助用户快速把握电影文本信息的重点。6电影年份类型评分分析左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过散点图形式从年份、类型、评分三个维度展示电影数据不同颜色代表不同类型能直观呈现各类电影的评分随时间的变化趋势助力用户分析评分与年份、类型的关联。7电影国家分析左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过世界地图热力图展示不同国家的电影产出分布搭配时间轴分析功能能直观呈现电影产出的地域特征与时间演变趋势帮助用户从时空维度把握全球电影市场格局。8情感预测左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面支持输入电影评论通过算法实时分析评论的情感倾向并给出对应概率帮助用户快速判断评论的正负向可用于批量影评的情感趋势挖掘。9信息设置左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面支持管理个人账户信息包括上传头像、修改姓名、昵称、联系方式等资料还可设置个人签名与住址完成信息编辑后可保存修改或取消操作是系统的个人信息管理入口。10用户登录页面分为左右两部分左侧提供创建账户的入口右侧为用户登录区域支持输入账号密码、勾选 “记住我”并设有 “忘记密码” 的辅助功能验证通过后即可进入系统使用各类数据分析功能。11用户注册页面分为左右两部分左侧提供返回已有账户登录的入口右侧为创建账户区域需填写昵称、用户名、密码等信息并勾选同意服务条款后即可完成注册后续可登录系统使用各类数据分析功能。12数据采集页面通过爬虫采集外部平台的电影相关数据并通过 Flask 后端接口处理情感分析等业务逻辑为前端功能提供数据支撑。3、项目说明一、技术栈本项目以Python为核心开发语言前端采用Vue框架搭建交互界面后端基于Flask框架构建服务引入LSTM算法实现影评情感预测、双协同过滤推荐算法完成个性化电影推荐搭配Echarts实现多维度数据可视化通过Scrapy爬虫框架采集豆瓣电影数据依托MySQL数据库完成数据存储形成完整的技术体系。二、功能模块详细介绍主页左侧导航栏涵盖多核心功能模块入口主页面展示评分最高电影列表及基础信息支持点击查看影片详情与影评分析实现电影数据可视化展示与深度分析。电影数据展示支持关键词搜索及按类型、国家/地区筛选影片以卡片形式展示电影基础信息可跳转至详情与影评分析页满足影片检索、筛选与信息查看需求。电影数据分析通过折线图、面积图等可视化图表呈现电影上映统计、优质电影发展趋势及各类型电影上映情况直观展现电影市场动态与类型分布。电影数据统计借助柱状图、雷达图、饼图等图表展示不同国家/地区、电影类型的发片量排行与构成清晰呈现全球电影市场的区域与类型特征。电影词云图以词云可视化形式呈现电影相关高频关键词快速反映电影内容的热门主题与核心元素。电影年份类型评分分析通过散点图从年份、类型、评分维度展示数据直观呈现各类电影评分随时间的变化趋势分析评分与年份、类型的关联。电影国家分析利用世界地图热力图结合时间轴展示不同国家电影产出的地域分布与时间演变趋势把握全球电影市场时空格局。情感预测支持输入电影评论通过算法实时分析评论情感倾向并给出概率可用于批量影评情感趋势挖掘。信息设置作为个人信息管理入口支持上传头像、修改姓名、昵称等资料可保存或取消修改操作。用户登录分左右区域左侧为注册入口右侧支持账号密码登录、勾选记住密码及找回密码验证通过后可进入系统。用户注册分左右区域左侧为登录入口右侧需填写昵称、用户名、密码等信息勾选服务条款后完成注册。数据采集页面通过Scrapy爬虫采集外部电影数据经Flask后端接口处理情感分析等逻辑为前端功能提供数据支撑。三、项目总结本豆瓣电影数据采集分析推荐系统聚焦解决电影市场信息过载、推荐不精准等痛点依托Python生态构建VueFlask前后端架构整合爬虫、算法、可视化技术形成完整体系。系统不仅实现了电影数据的采集存储、多维度可视化分析还能通过算法完成影评情感预测与个性化推荐同时具备完善的用户登录注册、信息管理功能。整体功能覆盖数据采集、分析、推荐、管理全流程既帮助用户高效找到契合偏好的电影也为行业提供有价值的数据分析参考兼具技术深度与实用价值。4、核心代码importjsonimportosimportrandomimporttimefromflaskimportFlask,request,jsonify,send_from_directoryfromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyfromflask_marshmallowimportMarshmallowfromsqlalchemy.sqlimportfuncfromapi.alipayApiimportpayBpfromapi.baiduApiimportidocrfromapi.movieApiimportmovieBpfromapi.orderApiimportorderBpfrombase.codeimportResponseCodefrombase.coreimportJSONEncoderfrombase.responseimportResMsgfromapi.testApiimportbpfromapi.userApiimportuserBpimportloggingfromdeeplearning.predict_lstmimportsentimentalAnalysis_singlefrommodels.movieimportgetWords# Flask配置fromutils.smsutilimportSms appFlask(__name__)app.register_blueprint(bp,url_prefix/test)# 注册用户相关的方法app.register_blueprint(userBp,url_prefix/user)# 注册电影相关的方法app.register_blueprint(movieBp,url_prefix/movie)app.register_blueprint(payBp,url_prefix/alipay)app.register_blueprint(orderBp,url_prefix/order)# 订单接口# 数据库配置信息app.config[SQLALCHEMY_DATABASE_URI]mysqlpymysql://root:123456localhost/flask_douban_commentapp.config[SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS]False# 前端返回的JSON用ASCII编码关闭否则浏览器里面看到的文本会是乱码app.config[JSON_AS_ASCII]False# Flask必须的配置app.config[SECRET_KEY]KJDFLSjfldskjUPLOAD_FOLDERuploadapp.config[UPLOAD_FOLDER]UPLOAD_FOLDER basediros.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ALLOWED_EXTENSIONSset([txt,png,jpg,xls,JPG,PNG,gif,GIF])# 日志系统配置# handler logging.FileHandler(./error.log, encodingUTF-8)# logging_format logging.Formatter(# %(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s)# handler.setFormatter(logging_format)# app.logger.addHandler(handler)# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了简化代码app.json_encoderJSONEncoder# SQLAlchemy 为ORM框架即用来简化操作数据库的包具体内容需要学习ORM相关知识dbSQLAlchemy(app)# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的通过这个包可以直接把数据转成JSON从而返回给前端使用maMarshmallow(app)# 一个测试的方法可以测试服务器是否启动了app.route(/test)deftest():# put applications code hereresResMsg()test_dictdict(namezhang,age19)res.update(datatest_dict,code0)# data dict(codeResponseCode.SUCCESS,# msgResponseMessage.SUCCESS,# datatest_dict)returnres.data# return jsonify(res.data)# 用来捕捉服务器运行过程中的500-内部错误并给前端返回信息app.errorhandler(500)defspecial_exception_handler(error):app.logger.error(error)return请联系管理员,500#判断文件后缀defallowed_file(filename):return.infilenameandfilename.rsplit(.,1)[1]inALLOWED_EXTENSIONSapp.route(/file/upload,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_upload():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename)print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))res.update(datanew_filename,code0)returnres.dataapp.route(/file/idocr,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_id_ocr():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题# print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))current_pathos.path.dirname(__file__)idno,nameidocr(current_path/upload/new_filename)res.update(datadict(idnoidno,picnew_filename,namename),code0)returnres.dataapp.route(/file/download/filename/)defapi_download(filename):# print(下载.. filename)returnsend_from_directory(upload,filename,as_attachmentFalse)#阿里云短信接口app.route(/sms/sendSms,methods[POST])defsendSms():resResMsg()phonerequest.json[phone]coderandom.randint(100000,999999)responsejson.loads(Sms().sendCode(phone,code))ifresponse[Code]OK:res.update(msg发送成功,code0,datacode)else:res.update(msg发送失败,code-1)returnres.data# 深度学习情感分析接口app.route(/deeplearning/senti_single,methods[POST])defsenti_single():resResMsg()datarequest.json[data]datas[data]print(datas)resultsentimentalAnalysis_single(datas)res.update(msg成功,code0,dataresult)returnres.dataif__name____main__:app.run(debugTrue,host0.0.0.0,port8080)5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式