豆瓣电影数据采集分析推荐系统 | Python Vue Flask框架 LSTM Echarts多技术融合开发 毕业设计源码 计算机

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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，旨在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Vue+Flask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，搭建完整数据处理体系。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，结合算法实现个性化推荐，以可视化图表呈现数据，既能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
本系统以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数据库完成整体搭建，形成从数据采集到分析推荐的完整技术体系。

二、功能模块

• 主页：左侧导航栏涵盖全功能模块入口，主页面展示评分最高的电影列表及基础信息，支持点击进入影片详情与影评分析页面，实现电影数据可视化展示与深度挖掘。
• 电影数据展示：支持切换各类功能模块，电影库支持关键词搜索及影片类型、国家/地区筛选，以卡片形式展示影片基础信息，点击可查看详情与影评分析，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特征。
• 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和类型分布。
• 电影词云图：以词云形式可视化呈现电影相关高频关键词，直观反映电影内容的热门主题与核心元素，快速提炼文本信息重点。
• 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，不同颜色区分电影类型，清晰呈现各类电影评分随时间的变化趋势。
• 电影国家分析：利用世界地图热力图展示不同国家电影产出分布，结合时间轴分析功能，从时空维度展现全球电影市场格局及演变趋势。
• 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对应概率，可用于批量影评的情感趋势挖掘。
• 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、联系方式等资料，可设置个人签名与住址，支持保存或取消修改操作。
• 用户登录：页面分左右两部分，左侧提供注册入口，右侧支持账号密码登录，含“记住我”勾选及“忘记密码”功能，验证通过后可进入系统使用全部功能。
• 用户注册：页面分左右两部分，左侧提供登录入口，右侧需填写昵称、用户名、密码等信息，勾选同意服务条款后完成注册，注册后可登录系统。
• 数据采集页面：通过Scrapy爬虫采集外部平台电影数据，经Flask后端接口处理情感分析等逻辑，为前端所有功能提供数据支撑。

三、项目总结
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行业痛点。系统依托Vue+Flask前后端架构，整合爬虫、算法分析、可视化技术，构建了完整的数据处理体系。既能够帮助普通用户高效找到符合自身偏好的电影，也能通过多维度的数据分析，为电影行业从业者提供有价值的市场参考，实现了数据价值的充分挖掘与应用。

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 app=Flask(__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']='mysql+pymysql://root:123456@localhost/flask_douban_comment'app.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']='KJDFLSjfldskj'UPLOAD_FOLDER="upload"app.config['UPLOAD_FOLDER']=UPLOAD_FOLDER basedir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ALLOWED_EXTENSIONS=set(['txt','png','jpg','xls','JPG','PNG','gif','GIF'])# 日志系统配置# handler = logging.FileHandler('./error.log', encoding='UTF-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_encoder=JSONEncoder# 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db=SQLAlchemy(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ma=Marshmallow(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 application's code hereres=ResMsg()test_dict=dict(name="zhang",age=19)res.update(data=test_dict,code=0)# data = dict(code=ResponseCode.SUCCESS,# msg=ResponseMessage.SUCCESS,# data=test_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_EXTENSIONS@app.route('/file/upload',methods=['POST'],strict_slashes=False)defapi_upload():res=ResMsg()file_dir=os.path.join(basedir,app.config['UPLOAD_FOLDER'])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)f=request.files['myfile']iffandallowed_file(f.filename):fname=f.filename# fname = secure_filename(f.filename)print(fname)ext=fname.rsplit('.',1)[1]unix_time=int(time.time())new_filename=str(unix_time)+'.'+ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))res.update(data=new_filename,code=0)returnres.data@app.route('/file/idocr',methods=['POST'],strict_slashes=False)defapi_id_ocr():res=ResMsg()file_dir=os.path.join(basedir,app.config['UPLOAD_FOLDER'])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)f=request.files['myfile']iffandallowed_file(f.filename):fname=f.filename# fname = secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题# print(fname)ext=fname.rsplit('.',1)[1]unix_time=int(time.time())new_filename=str(unix_time)+'.'+ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))current_path=os.path.dirname(__file__)idno,name=idocr(current_path+'/upload/'+new_filename)res.update(data=dict(idno=idno,pic=new_filename,name=name),code=0)returnres.data@app.route('/file/download/<filename>/')defapi_download(filename):# print('下载..' + filename)returnsend_from_directory('upload',filename,as_attachment=False)#阿里云短信接口@app.route('/sms/sendSms',methods=['POST'])defsendSms():res=ResMsg()phone=request.json['phone']code=random.randint(100000,999999)response=json.loads(Sms().sendCode(phone,code))ifresponse['Code']=="OK":res.update(msg="发送成功",code=0,data=code)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():res=ResMsg()data=request.json['data']datas=[data]print(datas)result=sentimentalAnalysis_single(datas)res.update(msg="成功",code=0,data=result)returnres.dataif__name__=='__main__':app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=8080)

5、源码获取方式

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