一、项目背景与意义

在互联网时代，酒店在线预订平台积累了海量的用户评论。这些评论包含了用户对酒店服务、环境、设施等多方面的真实反馈。本系统基于深度学习NLP技术，自动识别评论的情感倾向（正向/中性/负向），帮助酒店管理者快速了解用户需求、改进服务质量，同时也为潜在顾客提供直观的参考。

二、系统技术架构

三、数据库设计

核心表：yonghu（用户）、hotelinfo（酒店信息）、qingganfenxi（情感分析结果）、hotelinfoforecast（酒店预测）。

四、核心功能模块

4.1 深度学习情感分析

调用百度AI NLP接口，对评论文本进行情感倾向分类，返回正向/中性/负向结果。

4.2 Hadoop大数据处理

通过MapReduce框架对酒店数据进行分布式统计分析，按城市分组统计酒店数量等。

4.3 机器学习预测

使用DecisionTreeClassifier决策树模型，根据酒店特征预测评分等级。

4.4 数据可视化

ECharts展示价格分布、情感统计、预测准确率等图表。

五、项目部署

1. 安装Python 3.7+、MySQL 5.7+
2. 导入SQL文件创建数据库
3. pip install -r requirements.txt
4. 配置数据库连接
5. python manage.py runserver
6. 访问 http://127.0.0.1:8000

六、适合人群

• 计算机专业毕业生（毕设参考）
• NLP/情感分析学习者
• 酒店行业信息化从业者
• 深度学习开发者