文章目录

【SnowNLP】基于python新能源汽车数据可视化舆情推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

一、项目背景

二、项目目标

三、项目功能

四、项目创新点

五、开发技术介绍

六、数据库设计

 七、算法介绍

八、项目展示 

 九、权威教学视频

---

【SnowNLP】基于python新能源汽车数据可视化舆情推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

源码获取方式在文章末尾

一、项目背景

      随着环保意识的增强和政策支持，新能源汽车市场迅速发展。消费者对新能源汽车的需求日益增加，但选择的复杂性也随之提升。大数据技术的发展使得对消费者行为、偏好和市场趋势进行深入分析成为可能。通过数据分析，可以更好地理解消费者需求，提供个性化推荐，提高用户满意度。协同过滤算法可以根据用户历史行为和其他用户的偏好进行推荐，具有良好的效果。在新能源汽车领域，利用协同过滤可以帮助用户发现适合自己的车型和配置。设计一个基于Python的新能源汽车数据可视化推荐系统，提供数据分析、可视化展示和个性化推荐服务。帮助消费者在选择新能源汽车时做出更明智的决策。

二、项目目标

      收集新能源汽车相关数据，包括车型、价格、性能参数、用户评价等对数据进行清洗和预处理，确保数据质量和准确性。实现数据可视化功能，展示新能源汽车市场趋势、消费者偏好等信息。提供交互式图表，帮助用户更直观地理解数据基于协同过滤算法，开发个性化推荐模型，为用户推荐合适的新能源汽车。考虑用户的历史选择和相似用户的偏好，以提升推荐效果。设计友好的用户界面，使用户能轻松获取信息和推荐。提供搜索和筛选功能，帮助用户快速找到感兴趣的车型。对推荐系统的准确性和用户满意度进行评估，以不断优化模型。

三、项目功能

• 用户注册与登录：提供用户注册和登录功能，确保个性化体验。

• 数据可视化：展示新能源汽车的市场数据，包括销量、价格走势、用户评价等。使用交互式图表和地图展示不同地区的新能源汽车分布。

• 车型推荐：根据用户的偏好和历史行为，提供个性化的新能源汽车推荐。显示推荐车型的详细信息，包括参数、价格和用户评价。

• 搜索与筛选功能：允许用户根据品牌、价格、续航等条件进行车型搜索和筛选。提供排序功能，帮助用户按销量、价格等维度排序。

• 用户评价与反馈：用户可以对车型进行评价，分享使用体验。收集用户反馈以优化推荐算法和系统功能。

• 后台管理系统：管理员可以维护数据，更新车型信息和市场动态。监控用户行为和系统性能，进行数据分析和报告生成。

四、项目创新点

• 深度学习与协同过滤结合：将深度学习模型与传统的协同过滤算法结合，提升推荐准确性，尤其在处理稀疏数据时。

• 个性化用户界面：根据用户行为和偏好自适应调整界面，提供定制化的用户体验。

• 多维度推荐系统：除了车型推荐，还能推荐充电站、保险方案和金融服务，提供全方位的新能源汽车购车建议。

• 社交推荐机制：引入社交网络元素，利用用户的社交圈推荐车辆，增强推荐的可信度和吸引力。

五、开发技术介绍

前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echarts

后端：Django

数据处理框架：Pandas

数据存储：Mysql

编程语言：Python/Scala

推荐算法：（1、ItemCF 2、UserCF）

数据可视化：Echarts

六、数据库设计

DROP TABLE IF EXISTS `article`;
CREATE TABLE `article` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(255) NOT NULL,
  `content` varchar(2555) NOT NULL,
  `img` varchar(2555) NOT NULL,
  `likeNum` varchar(255) NOT NULL,
  `commentsLen` varchar(255) NOT NULL,
  `authorName` varchar(255) NOT NULL,
  `authorAvatar` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=924 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `article`;
CREATE TABLE `article` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(255) NOT NULL,
  `content` varchar(2555) NOT NULL,
  `img` varchar(2555) NOT NULL,
  `likeNum` varchar(255) NOT NULL,
  `commentsLen` varchar(255) NOT NULL,
  `authorName` varchar(255) NOT NULL,
  `authorAvatar` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=924 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `carinfo`;
CREATE TABLE `carinfo` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `carName` varchar(255) NOT NULL,
  `carImage` varchar(2555) NOT NULL,
  `detailLink` varchar(255) NOT NULL,
  `carTags` varchar(255) NOT NULL,
  `totalTags` varchar(255) NOT NULL,
  `money` varchar(255) NOT NULL,
  `quickly` varchar(255) NOT NULL,
  `speed100` varchar(255) NOT NULL,
  `OTA` varchar(255) NOT NULL,
  `batteryTotal` varchar(255) NOT NULL,
  `autoPlay` varchar(255) NOT NULL,
  `fuel` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=511 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) NOT NULL,
  `password` varchar(255) NOT NULL,
  `createTime` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

 七、算法介绍

      协同过滤算法（Collaborative Filtering）是推荐系统中常用的一种技术，主要用于根据用户的历史行为（如购买记录、评分、浏览记录等）来推荐用户可能感兴趣的项目。协同过滤算法分为两类：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。这里我们重点介绍基于物品的协同过滤（ItemCF）。

通过用户对物品的评分或交互记录，构建用户-物品矩阵，接着根据用户对物品的行为来计算物品之间的相似度。常用的相似度计算方法包括：

• 余弦相似度（Cosine Similarity）
• 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）
• Jaccard相似系数

例如，物品X和物品Y的相似度可以通过以下公式计算：

八、项目展示 

登录/注册

主页统计信息

推荐页面

舆情分析占比

价格分析

类型分析

快充占比分析

百公里加速分析

自动驾驶分析

续航历程分析

车系词云图

标签词云图

后台登录页面

后台数据管理页面

 九、权威教学视频

源码文档等资料获取方式 

需要全部项目资料（完整系统源码等资料），主页+即可。

需要全部项目资料（完整系统源码等资料），主页+即可。

需要全部项目资料（完整系统源码等资料），主页+即可。

需要全部项目资料（完整系统源码等资料），主页+即可。