毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
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1、项目介绍
技术栈：
Flask框架、requests爬虫、线性回归预测算法、Echarts可视化、情感分析、朴素贝叶斯分类器
Flask框架：作为后端框架，用于搭建Web应用程序的后端服务，处理前端请求并与数据库进行交互。
requests爬虫：用于从汽车之家网等网站上爬取汽车相关数据，包括销量数据和用户评论数据。
线性回归预测算法：通过对历史汽车销量数据进行线性回归分析，可以建立销量预测模型，基于现有的特征（如时间、价格、促销活动等）来预测未来的销量趋势。
Echarts可视化：使用Echarts库来创建可视化图表，将预测的销量数据以折线图或柱状图的形式展示在前端页面上，帮助用户直观地理解销量趋势。
2、项目界面
（1）销量统计分析可视化
（2）行驶里程与价格的关系
（3）汽车销售数据
（4）收入预测—机器学习线性回归预测算法
（5）汽车评论数据
（6）后台数据管理
（7）注册登录界面
3、项目说明
对于"Flask汽车销量分析预测+评论情感系统"，您可以使用以下技术栈来实现：
Flask框架：作为后端框架，用于搭建Web应用程序的后端服务，处理前端请求并与数据库进行交互。
requests爬虫：用于从汽车之家网等网站上爬取汽车相关数据，包括销量数据和用户评论数据。
线性回归预测算法：通过对历史汽车销量数据进行线性回归分析，可以建立销量预测模型，基于现有的特征（如时间、价格、促销活动等）来预测未来的销量趋势。
Echarts可视化：使用Echarts库来创建可视化图表，将预测的销量数据以折线图或柱状图的形式展示在前端页面上，帮助用户直观地理解销量趋势。
情感分析：使用情感分析算法（如基于机器学习的朴素贝叶斯分类器）对用户评论进行情感分类，判断评论是积极的、消极的还是中性的。这可以帮助企业了解消费者对汽车的态度和情感倾向。
通过以上技术栈的组合，您可以搭建一个综合的汽车销量分析预测和评论情感分析系统。用户可以通过系统获取汽车销量预测结果，并查看对应的评论情感分析，以便更好地了解市场需求和产品口碑。
4、核心代码
# coding:utf-8
import nltk
# nltk.download()
import nltk.classify.util
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews
import jieba
import models
# 分析句子的情感：情感分析是NLP最受欢迎的应用之一。情感分析是指确定一段给定的文本是积极还是消极的过程。
# 有一些场景中，我们还会将“中性“作为第三个选项。情感分析常用于发现人们对于一个特定主题的看法。
# 定义一个用于提取特征的函数
# 输入一段文本返回形如：{'It': True, 'movie': True, 'amazing': True, 'is': True, 'an': True}
# 返回类型是一个dict
def extract_features(word_list):
return dict([(word, True) for word in word_list])
def stopwordslist():
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
return stopwords
# 我们需要训练数据，这里将用NLTK提供的评论数据
if __name__ == '__main__':
features_positive = []
with open('positive.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
results = f.readlines()
for f in results:
# print(({f.strip():True}, 'Positive'))
features_positive.append(({f.strip(): True}, 'Positive'))
features_negative = []
with open('negative.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
results = f.readlines()
for f in results:
# print(({f.strip():True}, 'Positive'))
features_negative.append(({f.strip(): True}, 'Negative'))
# 分成训练数据集（80%）和测试数据集（20%）
threshold_factor = 0.8
threshold_positive = int(threshold_factor * len(features_positive)) # 800
threshold_negative = int(threshold_factor * len(features_negative)) # 800
# 提取特征 800个积极文本800个消极文本构成训练集 200+200构成测试文本
features_train = features_positive[:threshold_positive] + features_negative[:threshold_negative]
features_test = features_positive[threshold_positive:] + features_negative[threshold_negative:]
print("\n训练数据点的数量:", len(features_train))
print("测试数据点的数量:", len(features_test))
# 训练朴素贝叶斯分类器
classifier = NaiveBayesClassifier.train(features_train)
print("\n分类器的准确性:", nltk.classify.util.accuracy(classifier, features_test))
print("\n十大信息最丰富的单词:")
for item in classifier.most_informative_features()[:10]:
print(item[0])
# 输入一些简单的评论
input_reviews = [
]
datas = models.PingLun.query.all()
# 运行分类器，获得预测结果
print("\n预测:")
stopwords = stopwordslist() # 这里加载停用词的路径
for review1 in datas:
review = review1.content
segtmp = jieba.lcut(review, cut_all=False) # 把句子进行分词，以列表的形式返回
outstr = []
for word in segtmp:
if word not in stopwords:
if word != '\t':
if word != ' ' and word != '\n':
outstr.append(word.strip())
print("\n评论:", review)
probdist = classifier.prob_classify(extract_features(outstr))
pred_sentiment = probdist.max()
# 打印输出
print("预测情绪:", pred_sentiment)
print("可能性:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 2))
review1.status = pred_sentiment
models.db.session.commit()
5、源码获取方式
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