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前言

  基于Python的二手交易平台评论情感分析是一个复杂但极具应用价值的过程。以下是这一过程的详细介绍：
一、引言
在二手交易平台中，用户评论是反映商品质量、卖家服务态度以及交易满意度的重要信息。通过情感分析技术，可以对这些评论进行情感倾向判断，从而帮助平台、卖家和买家更好地了解市场动态和商品质量。Python作为一种流行的编程语言，因其丰富的库和简洁的语法，在情感分析领域有广泛的应用。

详细视频演示

文章底部名片，联系我看更详细的演示视频

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

数据收集：
使用Python的requests和BeautifulSoup等库从二手交易平台抓取评论数据。
数据可以存储在数据库（如MySQL）中，方便后续处理和分析。
数据预处理：
去除停用词、标点符号、数字和特殊字符。
将文本转换为小写。
可以使用nltk（Natural Language Toolkit）库进行这些操作。
文本分词：
使用nltk或jieba等库将评论文本分解为单词或短语，以便进行进一步分析。
情感分析模型选择：
基于词典的方法：使用VADER库进行情感分析，它是一个专门针对社交媒体文本的情感分析工具。
机器学习方法：使用scikit-learn库中的分类器，如朴素贝叶斯、支持向量机等。需要先将文本转换为数值特征，可以使用CountVectorizer或TfidfVectorizer。
深度学习方法：使用预训练的深度学习模型，如BERT、LSTM等。可以使用transformers库来实现这些模型。
模型训练与评估：
使用训练数据集训练情感分析模型。
使用测试数据集评估模型性能，评估指标包括准确率、精确度、召回率和F1分数等。
结果可视化：
使用图表库，如matplotlib或seaborn，将情感分析结果以图表的形式呈现，便于理解和分析。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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