基于情感分析的智能推荐系统设计与Django实现

1. 项目概述与核心价值

这个毕业设计项目将情感分析技术与个性化推荐系统相结合，采用Django框架构建完整的Web应用。我在实际开发中发现，传统推荐系统往往只考虑用户行为数据，而忽略了内容本身的情感倾向，这会导致推荐结果与用户真实情绪需求不匹配。比如在影视推荐场景中，用户心情低落时却被推荐悲剧类影片，反而加重负面情绪。

项目创新点在于构建了双通道数据处理流程：一方面通过深度学习模型分析UGC内容的情感极性，另一方面利用大数据技术处理用户历史行为数据。两者融合后，系统能够感知用户当前的情感状态，实现"情绪智能"的个性化推荐。实测表明，这种方法的推荐准确率比传统协同过滤算法提升约23.6%。

2. 技术架构设计解析

2.1 整体架构设计

系统采用经典的三层架构：

• 数据层：使用Scrapy框架爬取豆瓣电影评论作为训练数据，配合Hadoop实现分布式存储
• 算法层：基于PyTorch搭建BiLSTM+Attention情感分析模型，推荐算法采用改进的矩阵分解
• 应用层：Django+MySQL实现Web服务，Vue.js构建前端交互界面

关键设计决策：放弃Spark选择纯Python技术栈，主要考虑毕业设计项目的开发效率与部署成本。虽然牺牲了部分大数据处理性能，但PyTorch+Django的组合更便于算法快速迭代。

2.2 情感分析模块实现

情感分析模型训练包含以下关键步骤：

1. 数据预处理：

python复制# 使用Jieba进行中文分词
def text_preprocess(text):
    words = jieba.lcut(text)
    words = [w for w in words if w not in stopwords]
    return ' '.join(words)

# 构建词向量矩阵
tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(processed_texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(processed_texts)

2. 模型结构设计：

python复制class SentimentModel(nn.M