基于网络评论情感分析系统的旅店网站设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网，特别是电子商务的快速发展，网络评论已经成为人们选择酒店的重要参考因素之一。

近年来，随着网络评论数量的爆炸式增长，用户很难从海量评论中快速获取对自己有价值的信息，而酒店也难以有效地利用这些评论来改进服务质量，提升自身竞争力。

因此，如何高效地对网络评论进行情感分析，并将其应用于酒店网站建设，成为了一个亟待解决的问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

#国内外研究现状综述近年来，随着互联网和自然语言处理技术的发展，网络评论情感分析成为了学术界和工业界的研究热点，并在各个领域得到了广泛应用。

国内研究现状:国内学者在网络评论情感分析方面取得了一定的成果。

例如，[参考文献1]提出了一种基于深度学习的酒店网络评论情感分析方法，该方法能够有效识别评论中的情感倾向，并取得了较好的实验结果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.网络评论情感分析模块:研究网络评论数据的采集方法，设计网络爬虫程序，从携程、去哪儿等酒店预订平台获取酒店评论数据。

对采集到的评论数据进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注等操作，为后续的情感分析做准备。

研究和选择合适的情感分析算法，构建情感分类模型，对酒店评论进行情感倾向性分析，识别评论的情感类别（正面、负面或中性）。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:对网络评论情感分析、酒店网站设计与实现等相关领域的文献进行系统调研，了解国内外研究现状、最新技术和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.需求分析:对酒店网站用户的需求进行深入分析，明确系统的功能需求、性能需求和安全需求，为系统设计提供依据。

3.系统设计:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、数据库结构、功能模块和界面布局，并选择合适的开发技术和工具。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.结合酒店行业特点进行情感分析:针对酒店评论数据的特点，优化情感词典和情感分析模型，提高情感分析的准确性和针对性，例如，识别评论中针对酒店设施、服务、价格等方面的评价。

2.将情感分析结果与酒店网站功能深度融合:将情感分析结果应用于酒店信息展示、用户评论管理等功能模块，为用户提供更全面、更精准的酒店信息，例如，根据用户偏好推荐酒店、根据情感分析结果对酒店进行排序等。

3.探索可视化情感分析结果的展示方式:采用图表、词云等可视化方式展示情感分析结果，使用户能够更直观地了解酒店的口碑情况，例如，生成酒店情感地图、酒店评论关键词云图等。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]赵妍妍,陈松灿,林金杰.基于python的酒店评论情感分析[j].软件,2021,42(01):190-194 200.

[2]张帆,王宇,张蕾.基于bert-bigru-attention的在线评论情感分析[j].计算机工程与应用,2021,57(23):155-161.

[3]徐琳宏,方芳,方卫国.基于情感分析的文本情感倾向性识别研究综述[j].情报杂志,2021,40(02):146-155 164.