bilibili评论分析系统产品系统

技术创新：集成BERT
深度学习模型进行情感分析，准确率显著提升
架构设计：采用微服务架构，支持水平扩展和高并发访问
性能优化：通过Redis缓存和异步处理，实现毫秒级响应
用户体验：直观的数据可视化界面，支持实时分析进度展示

评论分析模块
评论分析模块是系统的核心功能模块，包含情感分析、关键词提取和用户行为分析三个
子功能。情感分析基于BERT模型实现多语言情感分类，关键词提取使用jieba分词和词频
统计，用户行为分析统计用户活跃度和参与模式。该模块支持批量处理和分析，提供异步处
理机制，确保系统的高性能。
推荐系统模块
推荐系统模块实现个性化内容推荐功能，采用混合推荐策略结合基于内容的推荐和协同
过滤推荐。该模块分析用户历史评论和偏好特征，计算内容相似度，考虑热度因素和时效性，
为用户提供个性化的视频推荐。推荐结果存储到数据库，支持实时更新和动态调整。
用户画像模块
用户画像模块使用大语言模型,将爬取到的数据进行分析,并将结果保存的数据库,方便
后续查看
可视化展示模块
可视化展示模块提供直观的数据展示和交互界面，基于Vue 3和ECharts实现丰富的图
表展示。该模块支持情感分析结果的可视化、关键词词云展示、用户活跃度统计图表、推荐
结果展示等功能。提供响应式设计，兼容不同设备访问，确保良好的用户体验。

该项目为个人项目,全栈.
技术栈:python,fastapi,mysql,redis,millvus,html,javascript,css,vue