文章目录
- ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主==
- 一、研究背景与项目意义
- 二、项目目标与研究内容
- 三、系统架构与功能模块
- 1. AI对话生成模块
- 2. 分词与关键词提取模块
- 3. 情感分析模块
- 4. 行为预测模块
- 5. 系统管理模块
- 6. 可视化展示模块
- 四、技术路线与开发环境
- 五、创新点与项目价值
- 每文一语
有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主
一、研究背景与项目意义
近年来，随着人工智能技术特别是自然语言处理（NLP）和深度学习模型的飞速发展，AI生成内容（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）成为内容创作领域的重要变革力量。尤其是在广告营销、智能客服、电商推荐等应用场景中，AI能够根据用户需求自动生成大量图文、视频、对话等多模态内容，极大地提升了内容生产效率与信息匹配精度。
然而，尽管AI生成内容在形式和表达上已逐渐接近人类水准，但用户在阅读或接触这些内容时，仍存在微妙的“感知差异”——即消费者能够通过语言风格、情绪语气、语义结构等特征，在潜意识中对AI内容与人工内容作出区分。这种差异化的感知会直接影响其信任度、接受程度以及后续的行为反应，如点击、购买、分享、评论等。因此，如何科学地识别消费者对AI生成内容的情感与态度，并进一步预测其行为意图，成为AIGC商业化落地过程中的关键议题。
本项目正是在这一背景下提出，将AIGC内容生成、情感分析、自然语言理解与用户行为建模相结合，致力于提供一个具备前沿技术、完整功能与可视化交互的研究型系统平台。项目不仅聚焦于技术实现，还深入探讨了感知心理与行为决策之间的因果关联，具有明显的理论价值与应用前景。
二、项目目标与研究内容
本项目的总体目标是设计并实现一个智能系统，能够基于用户对AI生成文本的语言反馈与情绪倾向，预测其可能的行为反应（如是否会点击/购买某产品、继续对话或退出交互）。为此，项目围绕以下核心问题展开研究与开发工作：
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AIGC内容生成的语义控制与风格管理
基于预训练语言模型（如ChatGPT等API接口）本项目使用的是DeepSeekV3 官网Api接口，生成符合预设情境的内容片段，包括推荐文案、广告话术、客服对话等，用以模拟真实应用场景中的AI内容触达过程。 -
用户输入文本的自然语言分析
对用户基于AI内容作出的语言反馈（如评论、提问、抱怨、点赞等）进行分词、关键词提取与词性标注等处理，提取用户核心关注点与认知焦点。 -
情感倾向识别与分类
运用SnowNLP等中文情感分析工具，识别用户输入的情绪类型（如积极、中性、消极），并生成相应的情感评分作为预测模型的特征输入。 -
用户行为意图预测建模
构建基于规则映射与评分逻辑的简易预测机制，模拟用户在特定情绪状态与文本反应下的行为路径，判定其是否倾向于产生积极行为（如转化、点赞、继续浏览等）。 -
系统平台的前后端设计与实现
利用Layui、Flask、MySQL等主流技术栈搭建可交互式Web平台，前端实现多功能页面，后端集成文本处理与预测算法，并通过ECharts等工具进行可视化展示。 -
系统测试与功能验证
对各模块功能、系统响应、情感分析结果、预测准确性等方面进行全面测试，确保系统可用性与用户体验。
三、系统架构与功能模块
为实现上述目标，本项目设计了以下主要模块：
1. AI对话生成模块
该模块集成DeepSeek API，用户可输入任意文本，系统将自动生成内容回应或推荐语，并作为用户感知测试的输入源。内容风格可通过提示词（prompt）控制，支持“促销型”、“客服型”、“内容推荐型”等多个模板。
2. 分词与关键词提取模块
通过Jieba分词实现对用户文本的切词与关键词提取，结合词频统计和TF-IDF计算，识别用户最关注的核心词汇与语义中心。
3. 情感分析模块
调用SnowNLP工具包对用户输入进行情绪识别，输出情感极性分值（0~1之间）与情绪分类（如“正向”“负向”），并生成历史情绪趋势图。
4. 行为预测模块
依据情绪得分与关键词映射规则，对用户行为作出初步预测。例如，正向情绪+产品词汇→倾向购买；负向情绪+客服词汇→倾向流失。预测结果以图表形式展示。
5. 系统管理模块
包括用户注册、登录、信息修改等基础管理功能，保障平台多用户访问能力。
6. 可视化展示模块
使用ECharts展示用户情绪分布、关键词云、情绪时间趋势、预测结果统计图等，提高系统可读性与数据洞察能力。
四、技术路线与开发环境
- 开发语言：Python（后端）、JavaScript（前端）
- Web框架：Flask + layui
- 数据库管理：MySQL
- 文本分析工具：Jieba、SnowNLP、sklearn
- 模型接口：DeepSeek V3 Api接口
- 数据可视化：ECharts、Matplotlib
五、创新点与项目价值
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聚焦“感知差异”这一微观变量
相较于传统行为预测模型侧重点击率、浏览路径等显性行为，本项目深入挖掘用户对AI内容的语言反馈与主观感知，为研究AIGC影响力提供心理学视角的切入点。 -
实现“内容—反馈—预测”闭环机制
通过AI生成→用户交互→情绪识别→行为预测的完整流程，构建了一个可以模拟真实互动场景的智能系统，为广告测试、电商推荐、人机交互等提供可复用方案。 -
具备可落地的系统原型
系统已部署为可运行的Web平台，界面友好、功能完备，具有良好的扩展性与迁移性，可服务于高校研究、企业实验室或智能营销工具原型开发。
直接将AI对话接口并入到本系统页面，用户可以通过对话就可以体验到和DeepSeek官网一样的效果，进行知识问答等。
每文一语
不断的在进步
