研究目的： 本研究旨在设计一种基于评论情感分析的影片推荐系统，能够通过对用户评论的情感进行分析，推荐符合用户喜好的影片，提高用户对推荐系统的满意度和使用效果。
研究意义： 随着互联网的快速发展，影片推荐系统已经成为影视娱乐领域中的重要应用。然而，传统的推荐系统只能根据用户的历史观影记录或者标签等元数据进行推荐，缺乏对用户真实需求的全面了解。基于评论情感分析的影片推荐系统可以更加全面深入地了解用户喜好，提高推荐准确性和用户体验，具有重要的实际意义和应用价值。
国内研究现状： 国内已经有一些学者开展了基于评论情感分析的影片推荐系统研究，比如利用情感词典对用户评论情感进行分析，以及基于机器学习算法进行情感分类等。但是，目前国内研究还存在一些问题，比如算法精度有待提高、应用场景不够丰富等。
国外研分现装：
在国外，基于评论情感分析的影片推荐系统也得到了广泛的研究和应用。以下是一些代表性的研究成果：
- Wang, et al. (2011) 提出了一种基于情感分析和内容分析的影片推荐方法，通过分析用户的情感和影片的内容特征，给出了基于影片内容和用户情感的推荐列表。
- Hu, et al. (2014) 利用情感分析对电影评论的情感极性进行判断，并通过主题建模对电影内容进行分析，最后将用户的情感和电影内容结合起来，进行影片推荐。
- Baltrunas, et al. (2015) 提出了一种基于多模态数据的影片推荐方法，包括了用户历史观影记录、社交网络数据、和音频-视觉内容信息等，利用情感分析和主题建模等方法进行数据分析和挖掘，从而实现精准推荐。
- Li, et al. (2019) 将基于情感分析的方法与深度学习模型相结合，提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的影片推荐方法，通过对用户评论的情感和内容进行特征提取和分类，得到了更加准确的推荐结果。
这些研究成果在算法和应用方面都有一定的贡献，为基于评论情感分析的影片推荐系统的发展提供了很好的参考。
功能分析： 本系统主要功能包括用户登录、浏览影片、查看影片详情、搜索影片、评论影片、查看热门影片、推荐影片等。
需求分析： 本系统的用户群体主要是影视娱乐爱好者，需求主要包括便捷的浏览影片、全面的影片信息、高质量的影片推荐等。
方案分析： 本系统的核心算法是基于评论情感分析的影片推荐算法。具体实现方案包括以下几个步骤：
- 数据采集：从影视网站、社交媒体等平台收集用户评论数据。
- 数据预处理：对采集到的评论数据进行清洗、分词、去除停用词等处理，为后续的情感分析做准备。
- 情感分析：利用情感词典或机器学习算法对用户评论的情感进行分析，得到评论的情感极性。
- 影片推荐：根据用户历史观影记录和情感极性，推荐符合用户喜好的影片。
- 用户反馈：用户可以对推荐的影片进行评论，反馈系统推荐的准确性和用户满意度，进一步优化系统。
可行性分析： 本系统的技术实现较为成熟，相关数据也比较容易获取，因此，本系统的可行性较高。同时，随着人工智能技术和大数据技术的快速发展，基于评论情感分析的影片推荐系统已经被广泛应用于实际场景中，具有很好的应用前景。
技术分析： 本系统的关键技术包括数据采集和处理、情感分析算法、推荐算法等。数据采集和处理部分可以利用Python语言进行实现，情感分析算法可以选择常见的基于情感词典的算法或者基于机器学习的算法，推荐算法可以利用协同过滤算法或者基于内容的推荐算法进行实现。
创新点： 本系统的创新点主要在于采用基于评论情感分析的算法，能够更加准确地了解用户需求，提高推荐准确性和用户满意度。同时，本系统的设计也考虑了用户体验和界面设计，能够提高用户对系统的使用便捷性和满意度。
