前言
- 💖💖作者：计算机程序员小杨
- 💙💙个人简介：我是一名计算机相关专业的从业者，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。热爱技术，喜欢钻研新工具和框架，也乐于通过代码解决实际问题，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
- 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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一.开发工具简介
- 开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
- 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
- 前端：Vue+ElementUI+HTML
- 数据库：MySQL
- 系统架构：B/S
- 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
二.系统内容简介
基于SpringBoot的电影评论情感分析系统是一个集成了自然语言处理技术和Web开发技术的综合性应用平台，旨在通过先进的情感分析算法对用户提交的电影评论进行智能化处理和分析。该系统采用SpringBoot作为后端核心框架，结合Python的自然语言处理能力，构建了完整的电影评论数据采集、存储、分析和展示的技术架构。系统前端采用Vue.js配合ElementUI组件库开发，为用户提供直观友好的操作界面，支持电影信息浏览、评论提交、情感分析结果查看等多种交互功能。在数据管理方面，系统整合了豆瓣电影API数据源，实现了电影基础信息的自动获取和同步，同时建立了完善的用户权限管理机制，确保不同角色用户能够安全高效地使用系统各项功能。通过MySQL数据库存储电影信息、用户数据和评论内容，系统能够处理大量的评论文本数据，并运用机器学习算法对评论进行正面、负面或中性的情感倾向判断，为电影推荐、用户偏好分析和市场趋势预测提供数据支撑。
三.系统功能演示
电影评论还能做情感分析？SpringBoot电影评论情感分析系统完整实现教程
四.系统界面展示
五.系统源码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class MovieSentimentService {
private SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("MovieSentimentAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
public Map<String, Object> analyzeSentiment(String reviewText, Long movieId) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
String cleanedText = preprocessText(reviewText);
List<String> words = Arrays.asList(cleanedText.split("\\s+"));
int positiveScore = 0;
int negativeScore = 0;
List<String> positiveWords = Arrays.asList("好看", "精彩", "感动", "推荐", "喜欢", "优秀", "完美", "震撼", "深刻", "值得");
List<String> negativeWords = Arrays.asList("无聊", "差劲", "失望", "糟糕", "浪费", "烂片", "难看", "后悔", "恶心", "垃圾");
for (String word : words) {
if (positiveWords.contains(word)) {
positiveScore++;
} else if (negativeWords.contains(word)) {
negativeScore++;
}
}
double sentimentScore = (double)(positiveScore - negativeScore) / Math.max(words.size(), 1);
String sentimentLabel;
if (sentimentScore > 0.1) {
sentimentLabel = "positive";
} else if (sentimentScore < -0.1) {
sentimentLabel = "negative";
} else {
sentimentLabel = "neutral";
}
result.put("sentimentScore", sentimentScore);
result.put("sentimentLabel", sentimentLabel);
result.put("positiveWords", positiveScore);
result.put("negativeWords", negativeScore);
result.put("confidence", Math.abs(sentimentScore));
updateMovieSentimentStats(movieId, sentimentLabel);
saveSentimentResult(movieId, reviewText, sentimentScore, sentimentLabel);
return result;
}
public List<Map<String, Object>> getDoubanMovieData(String keyword, int page, int pageSize) {
List<Map<String, Object>> movieList = new ArrayList<>();
String apiUrl = "https://api.douban.com/v2/movie/search";
Map<String, String> params = new HashMap<>();
params.put("q", keyword);
params.put("start", String.valueOf((page - 1) * pageSize));
params.put("count", String.valueOf(pageSize));
try {
String responseData = httpGet(apiUrl, params);
Map<String, Object> apiResult = parseJsonResponse(responseData);
List<Map<String, Object>> subjects = (List<Map<String, Object>>) apiResult.get("subjects");
for (Map<String, Object> movie : subjects) {
Map<String, Object> movieInfo = new HashMap<>();
movieInfo.put("doubanId", movie.get("id"));
movieInfo.put("title", movie.get("title"));
movieInfo.put("originalTitle", movie.get("original_title"));
movieInfo.put("year", movie.get("year"));
movieInfo.put("rating", ((Map<String, Object>) movie.get("rating")).get("average"));
movieInfo.put("directors", movie.get("directors"));
movieInfo.put("casts", movie.get("casts"));
movieInfo.put("genres", movie.get("genres"));
movieInfo.put("summary", movie.get("summary"));
movieInfo.put("images", movie.get("images"));
movieInfo.put("alt", movie.get("alt"));
movieInfo.put("collectCount", movie.get("collect_count"));
movieInfo.put("commentsCount", movie.get("comments_count"));
movieInfo.put("reviewsCount", movie.get("reviews_count"));
movieInfo.put("wishCount", movie.get("wish_count"));
saveOrUpdateMovieInfo(movieInfo);
movieList.add(movieInfo);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return movieList;
}
public Map<String, Object> manageUserReview(Long userId, Long movieId, String reviewContent, String operation) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
if ("create".equals(operation)) {
Map<String, Object> sentimentResult = analyzeSentiment(reviewContent, movieId);
Map<String, Object> reviewData = new HashMap<>();
reviewData.put("userId", userId);
reviewData.put("movieId", movieId);
reviewData.put("content", reviewContent);
reviewData.put("sentimentScore", sentimentResult.get("sentimentScore"));
reviewData.put("sentimentLabel", sentimentResult.get("sentimentLabel"));
reviewData.put("createTime", new Date());
reviewData.put("status", 1);
reviewData.put("likeCount", 0);
reviewData.put("dislikeCount", 0);
Long reviewId = saveReviewToDatabase(reviewData);
result.put("reviewId", reviewId);
result.put("sentiment", sentimentResult);
result.put("message", "评论发布成功");
} else if ("update".equals(operation)) {
Map<String, Object> sentimentResult = analyzeSentiment(reviewContent, movieId);
updateReviewContent(userId, movieId, reviewContent, sentimentResult);
result.put("sentiment", sentimentResult);
result.put("message", "评论更新成功");
} else if ("delete".equals(operation)) {
deleteUserReview(userId, movieId);
updateMovieReviewCount(movieId, -1);
result.put("message", "评论删除成功");
} else if ("query".equals(operation)) {
List<Map<String, Object>> reviews = getUserReviewsByMovie(userId, movieId);
result.put("reviews", reviews);
result.put("total", reviews.size());
}
return result;
}
}
六.系统文档展示
结束
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