1、项目介绍
技术栈：Python 语言、Vue 前端框架、Flask 后端框架、深度学习 LSTM 算法、豆瓣电影数据、Echarts 可视化分析、Scrapy 爬虫、影评情感分析、MySQL 数据库、双协同过滤推荐算法（基于用户 + 基于物品）
这个项目的研究背景：当前电影市场数据爆炸式增长，豆瓣等平台聚集海量电影信息与影评，但用户面临 “信息过载” 与 “推荐不精准” 的双重痛点 —— 传统推荐多依赖热门榜单，未结合用户情感偏好；同时，影评中蕴含的用户态度（正面 / 负面）未被有效挖掘，导致推荐无法匹配用户真实喜好，且人工采集电影数据效率低，数据展示缺乏直观性，制约用户观影决策效率。
这个项目的研究意义：技术层面，整合 Scrapy 爬虫、LSTM 情感分析、双协同过滤与 Echarts 可视化，实现 “数据采集 - 情感挖掘 - 推荐 - 展示” 全流程技术闭环；用户层面，通过影评情感分析与个性化推荐，帮助用户快速找到契合偏好的电影，直观把握电影数据趋势；行业层面，为电影推荐领域提供 “情感分析 + 多算法融合” 的解决方案，推动从 “泛化推荐” 向 “情感驱动型精准推荐” 转型，具备实际应用价值。

2、项目界面
（1）电影数据可视化分析—柱状图、南丁格尔玫瑰图

（2）电影数据可视化分析—面积图、曲线图

（3）电影数据展示

（4）电影年份类型评分分析（散点图）

（5）深度学习LSTM算法情感分析

（6）影评情感分析

（7）注册登录界面

（8）数据采集页面

3、项目说明

3、项目说明
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，以 Vue 为前端框架、Flask 为后端框架，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 “数据采集 - 情感挖掘 - 精准推荐 - 直观展示” 的完整体系，旨在解决电影信息杂乱、推荐不精准、影评价值未利用的问题。
（1）数据采集与存储
系统通过Scrapy 爬虫定向抓取豆瓣电影平台数据，涵盖电影基础信息（名称、年份、类型、评分）、用户影评（文本内容、评分）等，经数据清洗（过滤无效影评、补全缺失字段）后，结构化存储至MySQL 数据库，同时提供 “数据采集页面” 支持手动触发爬虫任务，确保数据实时更新，为后续分析与推荐提供可靠数据基础。
（2）影评情感分析（LSTM 算法）
核心采用深度学习 LSTM 算法挖掘影评情感价值：将爬取的影评文本进行预处理（分词、去停用词、词向量转换），输入 LSTM 模型进行训练，通过模型学习文本中的情感特征，实现对影评 “正面 / 负面 / 中性” 的分类识别；系统会将情感分析结果与电影关联存储，既在界面展示影评情感分布（如正面影评占比），也为后续推荐提供 “情感偏好” 维度的数据支撑，让推荐更贴合用户真实态度。
（3）数据可视化展示（Echarts）
借助Echarts 可视化工具实现多维度电影数据呈现，覆盖多种图表类型：
用柱状图展示不同类型电影的数量 / 评分对比，南丁格尔玫瑰图直观呈现电影类型分布权重；
面积图与曲线图分析电影评分随年份的变化趋势；
散点图探索 “年份 - 类型 - 评分” 三者的关联关系（如某年份某类型电影的评分集中区间）；
所有图表均集成于前端界面，帮助用户快速把握电影市场规律，降低数据理解门槛。
（4）个性化推荐（双协同过滤）
采用基于用户 + 基于物品的双协同过滤推荐算法：
基于用户的协同过滤：计算用户间的观影偏好与情感评价相似度，为目标用户推荐 “相似用户喜欢且情感评价正面” 的电影；
基于物品的协同过滤：分析电影间的类型、评分、用户情感反馈相似度，推荐与用户已看电影风格相近的作品；
两种算法结合，有效弥补单一推荐的局限性，同时融入 LSTM 情感分析结果，进一步提升推荐精准度。
（5）前后端架构与用户交互
前端（Vue）：构建简洁美观的交互界面，包含电影数据展示、情感分析结果查看、推荐列表浏览、注册登录等模块，适配不同设备屏幕，提升用户操作体验；
后端（Flask）：负责爬虫任务调度、LSTM 模型运行、推荐算法计算与数据库交互，通过 API 接口与前端实现数据同步，保障系统功能稳定运行。
整体而言，系统不仅实现了电影数据的高效利用，更通过 “情感分析 + 双算法推荐” 突破传统推荐的局限，为用户提供 “懂喜好、知情感” 的个性化观影服务，同时为电影行业分析用户态度提供数据参考，具备较强的技术深度与实用价值。

4、核心代码

5、源码获取方式

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