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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、HTML、评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类
意义：用“爬虫+NLP+可视化”轻量级组合打通“采评论-做情感-挖主题-看图表”闭环，一键洞察商品口碑，适合毕设、电商运营或品牌舆情监控。

研究背景：电商评论数据爆炸，商家需手动逐条翻看，效率低且易遗漏关键信息；消费者也缺少直观、可视的口碑参考。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作文本挖掘课程案例，商家可嵌入客服后台，个人可挂云服务器练手，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面

（1）评论数据时间分析

（2）订单评论数据分析

（3）商品评论数据词云图分析

（4）商品评论数据

（5）NLP评论情感分析

（6）LDA评论数据主题分析

（7）注册登录界面

3、项目说明

关键词：评论爬虫、情感分析、LDA主题、Bayes分类、Echarts大屏、Flask全栈、毕业设计源码

系统采用Flask MVC架构，requests定时抓取京东/淘宝商品评论，自动去重后存入MySQL；NLTK+SnowNLP完成情感极性打分，LDA挖掘隐含主题，Bayes实现正/中/负三分类，结果写回数据库。前端纯HTML+JS与ECharts联动，实时渲染评论趋势、情感占比、主题词云、Bayes分布等大屏，支持按商品、时间、星级自由筛选，一键导出PNG与CSV。后台基于Flask-Admin可人工校正评论标签、重跑模型，保证数据合规与模型时效。注册登录模块保存个人查询与收藏，支持回测与分享。整套代码完全开源、注释详尽，Dockerfile已提供，5分钟可上线云服务器，是文本挖掘、软件工程、电商运营等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为品牌舆情战情室、客服差评预警、直播弹幕情感监控等商业场景。

4、核心代码

import pandas as pd
import jieba
import pymysql
import re

sql = 'select  id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data '
con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', port=3306, db='comment', charset='utf8mb4')
df = pd.read_sql(sql, con)

postive = pd.read_sql(sql, con)
postive = postive[postive['score'] == 5].drop_duplicates()
print(postive)
negtive = pd.read_sql(sql, con)
negtive = negtive[negtive['score'] == 1].drop_duplicates()
print(negtive)
# 文本去重(文本去重主要是一些系统自动默认好评的那些评论 )

# 文本分词
mycut = lambda s: ' '.join(jieba.cut(s))  # 自定义分词函数
po = postive.content.apply(mycut)

ne = negtive.content.apply(mycut)

# 停用词过滤（停用词文本可以自己写，一行一个或者用别人整理好的，我这是用别人的）
with open(r'stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:     #这里的文件路径最好改成自己的本地绝对路径
    stop = f.read()
stop = [' ', ''] + list(stop[0:])  # 因为读进来的数据缺少空格，我们自己添加进去

po['1'] = po[0:].apply(lambda s: s.split(' '))  # 将分词后的文本以空格切割

po['2'] = po['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])  # 过滤停用词

# 在这里我们也可以用到之前的词云图分析
# post = []
# for word in po:
#     if len(word)>1 and word not in stop:
#         post.append(word)
# print(post)
# wc = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path='simfang.ttf',height=800)#设定词云画的大小字体，一定要设定字体，否则中文显示不出来
# wc.generate(' '.join(post))
# wc.to_file(r'..\yun.png')

ne['1'] = ne[0:].apply(lambda s: s.split(' '))
ne['2'] = ne['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])

from gensim import corpora, models

# 负面主题分析
neg_dict = corpora.Dictionary(ne['2'])
neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in ne['2']]
neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus, num_topics=3, id2word=neg_dict)
# 正面主题分析
pos_dict = corpora.Dictionary(po['2'])
pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in po['2']]
pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus, num_topics=3, id2word=pos_dict)
pos_theme = pos_lda.show_topics()

# 展示主题
pos_theme = pos_lda.show_topics()

# 取出高频词


pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
pattern.findall(pos_theme[0][1])

pos_key_words = []
for i in range(3):
    pos_key_words.append(pattern.findall(pos_theme[i][1]))

pos_key_words = pd.DataFrame(data=pos_key_words, index=['主题1', '主题2', '主题3'])
pos_key_words.to_csv('lda.csv')

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5、源码获取方式

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