Python Flask+Echarts+sklearn+MySQL(評論情感分析、用戶推薦、BI報(bào)表)項(xiàng)目分享
項(xiàng)目背景：
隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能手機(jī)的普及，人們越來越傾向于在網(wǎng)上查找餐廳、購物中心、酒店和旅游景點(diǎn)等商戶的點(diǎn)評和評分信息，以便做出更好的消費(fèi)決策。Yelp作為美國著名的商戶點(diǎn)評網(wǎng)站，提供了一個(gè)平臺(tái)，讓用戶可以對商戶進(jìn)行評價(jià)和點(diǎn)評，并與其他用戶分享自己的購物體驗(yàn)。本項(xiàng)目旨在利用Yelp Reviews數(shù)據(jù)集進(jìn)行點(diǎn)評數(shù)據(jù)分析和推薦的Web應(yīng)用開發(fā)，以幫助用戶做出更好的消費(fèi)決策，并提升商戶的服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)
項(xiàng)目展示：
【基于Yelp數(shù)據(jù)的Python Flask+Echarts+sklearn+MySQL(評論情感分析、用戶推薦、BI報(bào)表)項(xiàng)目分享】
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bli展示
項(xiàng)目包含：
項(xiàng)目介紹：
數(shù)據(jù)集來源：
Yelp Reviews是Yelp為了學(xué)習(xí)目的而發(fā)布的一個(gè)開源數(shù)據(jù)集，其中包含了數(shù)百萬用戶的評論、商業(yè)屬性和大都市地區(qū)的照片。這個(gè)數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大，包含了520萬條評論和17.4萬條商業(yè)屬性，成為了一個(gè)常用的全球自然語言處理（NLP）挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)集
流程介紹：
本項(xiàng)目基于Yelp商戶評論數(shù)據(jù)，將JSON數(shù)據(jù)通過hadoop集群（也可直接通過Python）將JSON數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且計(jì)算出需要的目標(biāo)數(shù)據(jù)，放入到MySQL，再通過Python的flask web 建立前后端數(shù)據(jù)交互，BI報(bào)表展示，
流程圖：
項(xiàng)目整體：
項(xiàng)目過程：
處理數(shù)據(jù)->SQL：
user_add表：
business_add表：
topstarsbusiness表：
topreviwcity表：
topnumcity表：
reviews表：
Flask web項(xiàng)目代碼：
項(xiàng)目結(jié)果展示：
BI大屏前端：
用戶推薦測試：
根據(jù)用戶的id，根據(jù)該用戶的數(shù)據(jù)特征，推薦出20個(gè)同類似的用戶展示：
情感評論分析測試：
輸入測試：
好評的測試：
The best takeaway experience I’ve had! The food was incredible, delivered promptly and piping hot. The portion sizes were generous and the flavors were exceptional. The entire ordering process was seamless and the delivery person was friendly and professional. I highly recommend this takeaway business for delicious meals delivered right to your doorstep!
項(xiàng)目獲取：
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源碼
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演講PPT+思維導(dǎo)圖
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原數(shù)據(jù)+導(dǎo)出的SQL數(shù)據(jù)
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涉及SQL源代碼
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項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告+測試報(bào)告
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項(xiàng)目范圍內(nèi)售后解答。遠(yuǎn)程包運(yùn)行
獲取：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-651805.html
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