计算机毕业设计Python+大模型美团大众点评情感分析餐厅推荐系统美食推荐系统美团餐饮评论情感分析大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布 · 772 阅读

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介绍资料

以下是一份关于《Python+大模型美团大众点评情感分析餐厅推荐系统与美食推荐系统》的任务书模板，供参考：

背景
- 美团、大众点评等平台积累了海量用户评论数据，蕴含用户对餐厅及菜品的情感倾向（正面/负面）和偏好信息。
- 传统推荐系统多依赖评分或简单关键词匹配，缺乏对评论情感的深度分析，导致推荐结果与用户需求匹配度不足。
- 大模型（如GPT、BERT、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）领域表现优异，可高效提取评论中的情感与语义特征。
目标
- 开发一套基于Python与大模型的餐厅推荐系统，结合情感分析技术，实现精准的个性化美食推荐。
- 通过分析用户评论情感倾向，优化推荐算法，提升用户满意度与平台活跃度。

任务：
- 爬取美团/大众点评餐厅评论数据（需包含用户ID、餐厅ID、评论内容、评分、时间等字段）。
- 数据清洗：去除噪声（如广告、重复评论）、处理缺失值、统一文本格式。
- 数据标注：对评论进行情感极性标注（正面/中性/负面），部分数据需人工复核。
要求：
- 数据量不少于10万条评论，覆盖至少500家餐厅。
- 使用Python库（如requests、BeautifulSoup、Scrapy）完成爬取，存储至MySQL或MongoDB。

任务：
- 选择预训练大模型（如BERT、ChatGLM、ERNIE等），微调以适应餐饮评论情感分析场景。
- 构建情感分类模型，输出评论的情感标签（正面/中性/负面）及情感强度分数。
- 分析不同菜系、价格区间餐厅的评论情感分布规律。
要求：
- 使用Hugging Face Transformers库加载模型，通过PyTorch/TensorFlow实现微调。
- 模型准确率不低于85%（测试集），支持中英文混合评论分析。

任务：
- 基于内容的推荐：结合餐厅标签（菜系、人均消费、地理位置）与评论情感，生成推荐列表。
- 协同过滤推荐：利用用户历史行为（评论、评分）挖掘相似用户或相似餐厅。
- 混合推荐：融合情感分析结果与协同过滤，优化推荐排序逻辑。
- 冷启动问题：针对新餐厅或新用户，设计基于热门菜品或地理位置的推荐策略。
要求：
- 使用Python实现推荐算法（如Surprise库或自定义矩阵分解）。
- 通过A/B测试验证推荐效果，点击率（CTR）提升至少10%。

任务：
- 前端界面：使用Streamlit或Django开发Web应用，支持用户输入偏好（口味、预算）并展示推荐结果。
- 后端服务：基于Flask/FastAPI构建API，调用情感分析模型与推荐算法。
- 部署方案：使用Docker容器化部署，支持云服务（如阿里云、AWS）或本地服务器运行。
要求：
- 系统响应时间不超过2秒，支持并发请求数≥100。
- 提供系统文档与使用说明，包含API接口定义与示例。