智能设备销售管理与评论分析系统.docx

摘要：21世纪以来，互联网技术发展迅速，4G技术深入推广，智能设备逐渐走进千家万户，人们的生活质量有了质的提高，生活方式也越来越科技化。目前各电商平台上的智能设备品种繁多、良莠不齐，且用户的评价总量较多，用户如何准确的判断出每款智能产品的性价比成为了一个亟需解决的问题。智能设备销售管理与评论分析系统为用户提供了针对智能设备购买者的评论分析模块，方便有目标用户对自己感兴趣的智能设备有更加深入直观的了解。当前，基于MVC模式开发的Django框架已成为轻量级Web项目开发的首选[1]。

本系统在分析用户购买智能设备的消费需求的基础上，选择了Pycharm开发环境、Mysql数据库、Scrapy技术和Django框架技术，利用基于MVC设计模式开发的Django框架将表述逻辑和业务逻辑分离，在表示逻辑层用html技术实现了前端界面制作，在业务逻辑层，实现包含存取模型及调取相应模板的后台逻辑，后台使用mysql进行数据库的开发，并通过Django的模型层实现对数据进行存取管理操作。该系统在轻量级Web应用系统开发中表现出了明显优势，使得应用程序管理更加容易。同时智能设备销售管理与评论分析系统是面向所有用户的，不仅为买家购买智能设备提供了一个实用性反馈表，也为卖家进一步改善自己的产品提供了具体的方向。

关键词：智能设备,评论分析，scrapy, Django 、设计模式

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 系统背景-1

1.2 目前针对文本的情感分析在国内外的发展现状-1

2 系统的开发环境及技术-2

2.1 系统的开发环境-2

2.1.1 Pycharm-2

2.1.2 MySQL数据库-2

2.2 系统开发的技术-2

2.2.1  Django框架-2

2.2.2  朴素贝叶斯算法-3

2.2.3 Scrapy框架-5

3 系统分析-5

3.1  可行性分析-5

3.2  需求分析-5

3.2.1  功能需求分析-5

3.2.2  性能需求分析-7

4 系统设计-7

4.1 界面设计-7

4.2 业务流程设计-7

4.3 功能模块设计-8

4.4 数据库设计-10

4.4.1 数据库表设计-10

4.4.2 系统组织结构的设计-12

4.5 电商数据爬取-12

4.5.1 爬虫的算法策略-12

4.5.2 爬虫程序总体设计-13

4.5.3  反扒机制-14

5 系统主要功能模块实现-14

5.1 用户注册模块-15

5.2 用户登录模块-15

5.3 首页模块-16

5.4 智能设备评论分析模块-19

5.4 智能设备价格曲线模块-25

5.5  智能设备评论信息爬取模块-25

6 系统的调试与测试-27

6.1 软件测试的目的-27

6.2  系统测试用例及测试结果-27

结论-32

参考文献-33

致谢-35