[Django+深度学习]毕业设计：基于深度学习的酒店评论文本情感分析系统（全套源码+论文+PPT+视频）
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本毕业设计项目完整源码、论文、PPT、演示视频已打包上传至CSDN：
https://download.csdn.net/download/andrew_extra/93114700
(包含全套源码 + 毕业论文 + 答辩PPT + 演示视频 + 数据库文档)
一、项目背景与意义
在互联网时代，酒店在线预订平台积累了海量的用户评论。这些评论包含了用户对酒店服务、环境、设施等多方面的真实反馈。本系统基于深度学习NLP技术，自动识别评论的情感倾向（正向/中性/负向），帮助酒店管理者快速了解用户需求、改进服务质量，同时也为潜在顾客提供直观的参考。
二、系统技术架构
| 层次 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 后端框架 | Python + Django 2.0 | ORM、Admin后台，RESTful API |
| 前端框架 | Vue.js + Element UI | 响应式设计 |
| 数据库 | MySQL 5.7+ | 业务数据存储 |
| 深度学习 | 百度AI (BCE) NLP | 情感倾向分析接口 |
| 大数据 | Hadoop MapReduce | 分布式数据处理 |
| 机器学习 | Scikit-learn决策树 | 酒店评分预测 |
| 可视化 | ECharts | 数据统计图展示 |
三、数据库设计
核心表：yonghu（用户）、hotelinfo（酒店信息）、qingganfenxi（情感分析结果）、hotelinfoforecast（酒店预测）。
四、核心功能模块
4.1 深度学习情感分析
调用百度AI NLP接口，对评论文本进行情感倾向分类，返回正向/中性/负向结果。
4.2 Hadoop大数据处理
通过MapReduce框架对酒店数据进行分布式统计分析，按城市分组统计酒店数量等。
4.3 机器学习预测
使用DecisionTreeClassifier决策树模型，根据酒店特征预测评分等级。
4.4 数据可视化
ECharts展示价格分布、情感统计、预测准确率等图表。
五、项目部署
- 安装Python 3.7+、MySQL 5.7+
- 导入SQL文件创建数据库
- pip install -r requirements.txt
- 配置数据库连接
- python manage.py runserver
- 访问 http://127.0.0.1:8000
六、适合人群
- 计算机专业毕业生（毕设参考）
- NLP/情感分析学习者
- 酒店行业信息化从业者
- 深度学习开发者
项目资源下载
https://download.csdn.net/download/andrew_extra/93114700
付费资源（￥14.9），包含全套源码+论文+PPT+演示视频+数据库文档