一、系统背景与目标
在餐饮行业，用户评论是反映餐厅服务质量、菜品口味、环境氛围等方面的重要信息来源。然而，面对海量的评论数据，用户往往难以快速筛选出符合自己需求的餐厅。因此，设计并实现一套基于Python与大模型的餐饮评论情感分析及智能推荐系统，旨在帮助用户高效处理评论数据，提供个性化的餐厅推荐服务，成为当前餐饮行业信息化建设的迫切需求。
本系统的目标在于：
- 数据采集与清洗：从多个数据源采集真实的餐厅评论数据，并进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
- 情感分析：利用大模型技术对评论数据进行情感分析，识别用户对餐厅的满意度、喜好等情感倾向。
- 多维度评分统计：根据评论内容，从菜品口味、服务质量、环境氛围等多个维度对餐厅进行评分统计。
- 智能推荐：基于用户的口味偏好、价格区间、环境要求等多维度特征，计算餐厅之间的相似度，为用户提供个性化的餐厅推荐服务。
- 数据可视化：提供丰富的数据可视化功能，帮助用户全面了解餐厅特点，提升用户体验。
二、系统架构与技术选型
1. 系统架构
本系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据处理层、情感分析层、推荐算法层、数据可视化层以及用户交互层。各层之间通过接口进行数据交互，实现系统的模块化与可扩展性。
- 数据采集层：负责从多个数据源采集餐厅评论数据，包括爬虫技术、API接口等。
- 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，确保数据的准确性和一致性。
- 情感分析层：利用大模型技术对评论数据进行情感分析，识别用户的情感倾向。
- 推荐算法层：基于用户的特征和餐厅的多维度评分，计算餐厅之间的相似度，实现个性化推荐。
- 数据可视化层：提供丰富的数据可视化功能，包括情感分析图表、价格分析、多维度评分雷达图等。
- 用户交互层：提供用户友好的界面，支持用户输入特征、查看推荐结果和可视化图表。
2. 技术选型
- 开发语言：Python，因其丰富的库和框架支持，适合数据处理、机器学习等任务。
- Web框架：Django，提供完整的MVC架构，便于快速开发Web应用。
- 大模型技术：选用业界领先的大模型框架，如基于Transformer架构的预训练模型，用于情感分析任务。
- 数据库：选用关系型数据库（如MySQL）存储餐厅信息、用户特征等结构化数据；选用非关系型数据库（如MongoDB）存储评论数据等非结构化数据。
- 数据可视化：选用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化，提供直观的图表展示。
三、系统实现与关键技术
1. 数据采集与清洗
系统通过爬虫技术从多个餐饮评价平台采集评论数据，包括餐厅名称、评论内容、评分等信息。采集到的数据可能存在重复、缺失、格式不一致等问题，因此需要进行数据清洗和预处理。清洗过程包括去除重复数据、填充缺失值、统一数据格式等操作，确保数据的准确性和一致性。
2. 情感分析
情感分析是系统的核心功能之一。系统利用大模型技术对评论数据进行情感分析，识别用户对餐厅的满意度、喜好等情感倾向。大模型通过预训练学习大量的文本数据，能够捕捉文本中的情感信息。在实际应用中，系统将评论数据输入到大模型中，输出情感分析结果，如正面、负面或中性评价。
3. 多维度评分统计
系统根据评论内容，从菜品口味、服务质量、环境氛围等多个维度对餐厅进行评分统计。每个维度设置相应的评分标准，如菜品口味可分为非常好吃、好吃、一般、难吃等；服务质量可分为非常满意、满意、一般、不满意等。系统通过自然语言处理技术提取评论中的关键信息，结合评分标准进行评分统计，形成餐厅的多维度评分。
4. 智能推荐算法
智能推荐算法是系统的另一核心功能。系统基于用户的口味偏好、价格区间、环境要求等多维度特征，计算餐厅之间的相似度，为用户提供个性化的餐厅推荐服务。推荐算法采用协同过滤、内容过滤或混合过滤等方法，结合用户的历史行为和餐厅的多维度评分，计算用户与餐厅之间的匹配度，生成推荐列表。
5. 数据可视化
系统提供丰富的数据可视化功能，帮助用户全面了解餐厅特点。可视化图表包括情感分析图表，展示餐厅在不同情感倾向下的评论分布；价格分析图表，展示餐厅的价格区间分布；多维度评分雷达图，展示餐厅在各个维度上的评分情况。这些图表通过直观的方式展示数据，提升用户体验。
四、系统测试与优化
系统在实际应用中进行了严格的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。测试结果表明，系统能够有效处理大规模评论数据，推荐算法准确率较高，用户界面友好。同时，系统根据测试反馈进行了优化，如提升情感分析的准确性、优化推荐算法的性能、增强数据可视化的交互性等。
五、结论与展望
本文介绍了一套基于Python与大模型的餐饮评论情感分析及智能推荐系统。该系统通过采集海量真实评论数据，结合情感分析与多维度评分统计，为用户提供个性化餐厅推荐服务。系统具备高效的数据处理能力、准确的推荐算法以及丰富的数据可视化功能，具有较高的实用价值和推广前景。未来，系统将进一步优化算法性能、拓展数据源、提升用户体验，为餐饮行业的信息化建设贡献力量。