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)-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Python+大模型的美团大众点评情感分析餐厅推荐系统与美食推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

题目：基于Python与大模型的美团大众点评情感分析餐厅推荐系统与美食推荐系统设计与实现

背景
- 互联网餐饮评价的普及：美团、大众点评等平台积累了海量用户评论数据，包含用户对餐厅环境、服务、口味等多维度的情感反馈。
- 大模型技术的突破：以GPT、BERT、LLaMA等为代表的大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中展现出强大的文本理解与生成能力，可高效挖掘评论中的情感倾向与关键信息。
- 个性化推荐的需求：传统推荐系统多依赖用户评分或简单关键词匹配，难以捕捉用户情感偏好与隐性需求，而情感分析驱动的推荐系统能更精准地匹配用户期望。
意义
- 理论意义：探索大模型在餐饮领域情感分析与推荐系统中的应用，丰富NLP与推荐算法的交叉研究。
- 实践意义：
  - 提升用户决策效率：通过情感分析帮助用户快速筛选优质餐厅与美食。
  - 辅助商家优化服务：挖掘用户负面评价中的改进方向，提升竞争力。
  - 推动平台生态发展：构建智能化推荐系统，增强用户粘性与平台商业价值。

情感分析研究现状
- 传统方法：基于情感词典、机器学习（如SVM、随机森林）的文本情感分类。
- 深度学习方法：利用LSTM、CNN等神经网络提取文本特征，提升情感识别准确率。
- 大模型应用：BERT、RoBERTa等预训练模型通过微调（Fine-tuning）实现高精度情感分析，但需结合领域数据优化。
推荐系统研究现状
- 协同过滤：基于用户-物品交互矩阵的相似度推荐，但存在冷启动问题。
- 内容推荐：结合用户画像与物品属性（如菜系、价格）进行匹配。
- 混合推荐：融合协同过滤与内容推荐，提升推荐多样性。
- 大模型驱动：利用LLM生成个性化推荐理由，或通过强化学习优化推荐策略。
现有问题
- 情感分析未充分结合餐饮领域知识（如菜品、服务场景）。
- 推荐系统缺乏对用户情感偏好的动态捕捉。
- 大模型在长文本处理与实时性上的挑战。

研究内容
- 数据采集与预处理：
  - 爬取美团、大众点评餐厅评论数据，构建餐饮领域情感分析数据集。
  - 数据清洗（去噪、去重）、分词、词性标注、情感标注（正面/负面/中性）。
- 基于大模型的情感分析模型：
  - 选用BERT/LLaMA等预训练模型，结合餐饮领域数据微调（Domain Adaptation）。
  - 构建多标签分类模型，识别评论中的多维度情感（如口味、环境、服务）。
- 餐厅与美食推荐系统设计：
  - 融合情感分析结果与用户行为数据（如浏览、收藏、评分），构建混合推荐模型。
  - 设计基于情感权重的推荐算法，优先推荐高情感评分且符合用户偏好的餐厅。
- 系统实现与优化：
  - 使用Python（Flask/Django）开发Web端原型系统，实现评论可视化、情感分析结果展示与推荐列表生成。
  - 通过A/B测试优化推荐策略，提升用户满意度。
创新点
- 领域适配的大模型应用：针对餐饮评论的口语化、多维度特点，优化大模型微调策略。
- 情感驱动的动态推荐：将情感分析结果作为推荐权重，实现“情感-偏好”双维度匹配。
- 端到端系统实现：整合数据采集、分析、推荐全流程，提供可交互的原型系统。

技术路线

mermaid

1graph LR
2A[数据采集] --> B[数据预处理]
3B --> C[情感分析模型训练]
4C --> D[推荐算法设计]
5D --> E[系统开发与测试]

关键方法
- 数据采集：Scrapy框架爬取美团/大众点评评论，存储至MySQL数据库。
- 情感分析：
  - 使用Hugging Face Transformers库加载预训练模型。
  - 结合餐饮领域词典（如“分量足”“上菜慢”）增强模型理解能力。
- 推荐算法：
  - 协同过滤（UserCF/ItemCF）与内容推荐（TF-IDF/Word2Vec）融合。
  - 引入情感权重：推荐评分 = 用户评分 × 情感强度系数。
- 系统开发：
  - 前端：HTML/CSS/JavaScript实现交互界面。
  - 后端：Python Flask框架处理请求，调用模型API生成推荐结果。

Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
王伟等. 基于深度学习的餐饮评论情感分析研究[J]. 计算机应用, 2022.
Zhang Y, et al. Personalized Restaurant Recommendation with Sentiment Analysis. IEEE ICMLC 2021.
Hugging Face Transformers文档: https://huggingface.co/docs/transformers

备注：可根据实际研究深度调整内容，例如增加对比实验（如与传统机器学习模型对比）、扩展多模态分析（结合图片/评分）等。