Python商品评论数据采集分析与可视化系统开发

资源摘要信息:"该项目为计算机专业的毕业设计，主题是使用Python开发一个商品评论数据采集与分析可视化系统，采用Flask框架作为后端开发平台。系统能够爬取指定商品（例如小米手机京东旗舰店的产品评论）并进行数据分析和可视化展示。本系统融合了多个技术栈，包括但不限于：requests库用于网络爬虫、MySQL数据库存储爬取的数据、Echarts用于数据可视化、NLP（自然语言处理）技术用于情感分析以及LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题分析和Bayes（贝叶斯）评论分类等。" 知识点详细说明： 1. Flask框架：Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架，它是基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎构建的，用于快速开发Web应用。Flask提供了一系列功能，包括RESTful请求处理、会话管理、与模板引擎的集成等，适合于开发简单的Web应用。 2. 网络爬虫技术：网络爬虫是通过编写程序自动化地从互联网上收集信息的工具。在本项目中，使用Python的requests库来发送HTTP请求，获取网页数据，然后通过解析这些数据来抓取商品评论信息。网络爬虫的开发需要遵循robots.txt协议和网站的爬取规则，以避免对目标网站造成不必要的负担。 3. 数据库MySQL：MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，使用结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。本项目使用MySQL来存储和管理通过网络爬虫爬取的商品评论数据。数据库的设计包括数据表的创建、字段的定义以及数据的增删改查等操作。 4. Echarts可视化：Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够提供直观、交互性强的数据可视化图表。在本系统中，Echarts用于将爬取的评论数据进行可视化处理，以便用户能够更直观地理解和分析评论数据的趋势和分布。 5. NLP情感分析：自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。情感分析（Sentiment Analysis）是NLP的一个应用，它能够识别文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中性。本项目中的NLP情感分析能够判断评论的情感极性，如将评论分为正向（数值1）或负向（数值0）。 6. LDA主题分析：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，通过统计建模，可以识别大量文档集合中隐藏的主题信息。在本项目中，LDA分析用于识别和提取评论数据中的主要主题。 7. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种统计分类方法，基于贝叶斯定理。它可以根据已知条件的概率来计算特定事件发生的概率。本项目中的贝叶斯分类器准确率高达93.49%，用于评论的自动分类任务，比如判断评论是否为正面或负面。 以上知识点不仅涉及到了项目的技术层面，也包括了系统设计、数据分析和机器学习等层面的知识。通过这些知识点的学习，可以了解如何利用Python开发一个完整的Web系统，并实现数据的采集、处理、分析及可视化展示。