随着电子商务的快速发展，构建一个集商品推荐、情感分析、数据可视化与智能爬虫于一体的电商系统已成为计算机专业毕业设计的热门选题。本系统基于Python Flask框架开发，融合了机器学习、深度学习及知识图谱等先进技术，实现了完整的电商数据分析与推荐功能。
系统核心模块包括：
1. 商品推荐系统
基于用户行为数据与商品属性，采用协同过滤与深度学习模型（如神经协同过滤NCF）生成个性化推荐。系统能够根据用户的浏览历史、购买记录及相似用户偏好，动态调整推荐策略，提高转化率。
2. 商品评论情感分析
利用自然语言处理技术，对京东、淘宝等平台的商品评论进行情感极性分析。通过训练好的深度学习模型（如LSTM或BERT），自动识别评论中的正面、负面及中性情感，帮助商家了解用户反馈并优化产品。
3. 商品数据可视化
通过ECharts或Matplotlib等工具，将商品销量、价格分布、用户评价等数据以图表形式直观展示。可视化看板支持多维度分析，助力运营决策。
4. 商品爬虫模块
集成京东与淘宝爬虫，自动化采集商品信息、价格、评论及销量数据。爬虫采用Scrapy框架，设计反爬策略确保数据采集的稳定性与合规性，为系统提供实时数据支撑。
5. 知识图谱构建
基于商品、用户及评论数据，构建电商知识图谱，增强推荐系统的语义理解能力。通过图数据库（如Neo4j）存储实体关系，实现更精准的商品关联推荐。
系统采用Flask轻量级框架，前端使用HTML/CSS/JavaScript与Bootstrap，后端结合SQLite或MySQL进行数据存储，整体架构简洁高效。开发过程中需注重数据隐私与爬虫伦理，遵守平台规则。
该毕业设计不仅涵盖了Web开发、数据分析与人工智能等关键技术，还体现了实际电商场景的应用价值，是计算机专业学生综合能力锻炼的优秀项目。
