基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（一）

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前言

本项目以支持向量机（SVM）技术为核心，利用酒店评论数据集进行了情感分析模型的训练。通过使用Word2Vec生成词向量，该项目实现了一个打分推荐系统，其中服务器端提供数据，而客户端则查询数据。

首先，项目使用了酒店评论数据集，这些评论包括了来自不同用户的对酒店的评价。这些评论被用来训练情感分析模型，该模型能够分析文本并确定评论的情感极性，即正面、负面或中性。

其次，项目使用Word2Vec技术，将文本数据转换为词向量表示。这些词向量捕捉了不同词汇之间的语义关系，从而提高了文本分析的效果。这些词向量可以用于训练模型以进行情感分析。

在服务器端，项目提供了处理和存储酒店评论数据的功能。这意味着评论数据可以在服务器上进行管理、存储和更新。

在客户端，用户可以查询酒店评论数据，并获得关于特定酒店的情感分析结果。例如，用户可以输入酒店名称或位置，并获取该酒店的评论以及评论的情感分数，这有助于用户更好地了解其他人对酒店的评价。

总的来说，本项目基于SVM技术和Word2Vec词向量，提供了一个针对酒店评论情感的分析和打分推荐系统。这个系统可以帮助用户更好地了解酒店的口碑和评价，从而做出更明智的决策。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括Python环境、TensorFlow环境、 安装模块、MySQL数据库。

Python环境

需要Python 3.6及以上配置，在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。

鼠标右击“我的电脑”，单击“属性”，选择高级系统设置。单击“环境变量”，找到系统变量中的Path，单击“编辑”然后新建，将Python解释器所在路径粘贴并确定。

TensorFlow 环境

安装方法如下：

方法一

打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes
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创建Python 3.6的环境，名称为TensorFlow，此时Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配问题，此步选择Python 3.x。

conda create -n tensorflow python=3.6
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有需要确认的地方，都输入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow环境:

conda activate tensorflow
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安装CPU版本的TensorFlow：

pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow
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测试代码如下：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant( 'Hello, TensorFlow! ')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 b'Hello! TensorFlow'
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安装完毕。

方法二

打开Anaconda Navigator，进入Environments 单击Create，在弹出的对话框中输入TensorFlow，选择合适的Python版本，创建好TensorFlow环境，然后进入TensorFlow环境，单击Not installed在搜索框内寻找需要用到的包。例如，TensorFlow，在右下方选择apply，测试是否安装成功。在Jupyter Notebook编辑器中输入以下代码:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant( 'Hello, TensorFlow! ')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 b'Hello! TensorFlow'
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能够输出hello TensorFlow，说明安装成功。

安装其他模块

在anaconda prompt中使用命令行切换到TensorFlow环境:

activate tensorflow
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安装Scikit-learn模块:

pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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安装jieba模块:

pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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安装gensim模块:

pip install gensim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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安装Django模块:
下载并解压Django，和Python安装在同一个根目录，进入Django目录，执行:

python setup.py install
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Django被安装到Python的Lib下site packages。将这些目录添加到系统环境变量中: C:\Python33\Lib\site packages\django; C:\Python33\Scripts，使用Django的django -admin.py命令新建工程。

安装MySQL 数据库

下载MySQL安装并配置。在计算机高级属性的系统变量中写好MySQL所在位置，方便用命令行操作MySQL，在服务里启动数据库服务，登录数据库:

mysql -u root -P
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创建数据库grades:

CREATE DATABASE grades;
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在数据库里创建表单:

模块实现

本项目包括3个模块:数据预处理、模型训练及保存、模型测试，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

数据集下载链接为https://www.aitechclub.com/data-detail?data_id=29，停用词典下载链接为http://www.datasoldier.net/archives/636。如果链接失效，可从本博客对应的工程源码中的模型训练目录下的data目录下载相关数据集。

1）数据整合

原始数据包含在两个文件夹中，每个文件夹各有2000条消极和2000条积极的评论，因此，需要先做评论数据整合，将两个评论放在.txt文档中。

#读取每一条文字内容
def getContent(fullname):
    f = open(fullname,'rb+')
    content = f.readlines()
    f.close()
    return content
    #将积极和消极评论分别写入两个文件中
for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): 
            for filename in filenames:
            #使用getContent()函数，得到每条评论的具体内容
                content = getContent(rootdir + '\\' + filename)
                output.writelines(content)
                i = i+1
        output.close()
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2）文本清洗

进行文本特殊符号(如表情)的清理删除。

#文本清洗
def clearTxt(line):
        if line != '':
         #去掉末尾的空格 
line = line.strip()
          pun_num = string.punctuation + string.digits
          intab = pun_num
          outtab = " "*len(pun_num)
          #去除所有标点和数字
          trantab = str.maketrans(intab, outtab)
          line = line.translate(trantab)
          #去除文本中的英文和数字
          line = re.sub("[a-zA-Z0-9]", "", line)
          #去除文本中的中文符号和英文符号
             line = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'；：“”．]+|[+——！=＝°【】，÷。？?、 ~@#￥%……&*（）]+", "", line)
        return line
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3）文本分词

将分词后的文本转化为以高维向量表示的方式，这里使用微信中文语料训练的开源模型。

#进行文本分词
#引入jieba模块
import jieba
import jieba.analyse
import codecs,sys,string,re
    #文本分词
def sent2word(line):
      segList = jieba.cut(line,cut_all=False)    
      segSentence = ''
    for word in segList:
        if word != '\t':
            segSentence += word + " "
    return segSentence.strip()
#删除分词后文本里的停用词
def delstopword(line,stopkey):
    wordList = line.split(' ')          
    sentence = ''
    for word in wordList:
        word = word.strip()
 #spotkey是在主函数中获取的评论行数
#逐行删除，不破坏词所在每行的位置，始终保持每条评论的间隔
        if word not in stopkey:
            if word != '\t':
                sentence += word + " "
    return sentence.strip()
#载入模型
fdir = 'E:\word2vec\word2vec_from_weixin\word2vec'
inp = fdir + '\word2vec_wx'
model = gensim.models.Word2Vec.load(inp)
#把词语转化为词向量的函数
def getWordVecs(wordList,model):
    vecs = []
    for word in wordList:
        word = word.replace('\n','')
        #print word
        try:
            vecs.append(model[word])
        except KeyError:
            continue
    return np.array(vecs, dtype='float')
#转化为词向量
def buildVecs(filename,model):
    fileVecs = []
    with codecs.open(filename, 'rb', encoding='utf-8') as contents:
        for line in contents:
            wordList = line.split(' ')
           #调用getwordVecs()函数，获取每条评论的词向量
            vecs = getWordVecs(wordList,model)
            if len(vecs) >0:
                vecsArray = sum(np.array(vecs))/len(vecs) 
                fileVecs.append(vecsArray)
    return fileVecs
#建立词向量表，其中积极的首列填充为1，消极的首列填充为0
    Y = np.concatenate((np.ones(len(posInput)), np.zeros(len(negInput))))
    X = posInput[:]
    for neg in negInput:
        X.append(neg)
    X = np.array(X)
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