面向群体的基于内容和情感的展示系统模型简述
首先，需要从用户群体中采集有关情感的大规模数据，然后将这些数据进行筛选、清洗，得到测试集。然后将处理过的数据即测试集输入到预先已经搭建好的人工神经网络中去训练和学习，得到不同的情感以及情感倾向，再将不同的数据对应的情感进行情感区域分类。到此，就基本完成了情感的识别与分类，之后便可以进行情感的识别与处理。主要过程是采集用户群体的情感数据，将其输入到刚刚训练好的情感识别与分类系统中，进行情感识别，再将识别后的情感进行展示。
用户群体是最基本的，这一块需要的是采集用户的主观性的一些文本数据，以便可以进行情感的分析。
在数据的采集预处理过程中，主要是把采集到的数据进行清洗，本课题既进行了人工的数据的清洗也利用代码进行分词等处理。
在情感的识别与分类中，主要做的是文本的特征提取，然后利用分类器进行模型的训练。
在情感识别与处理中，主要进行的是预测以及展示。
最后反馈系统中，需要的是推荐给用户相应的与他情感相似的区域。
展示系统功能详细设计
业务流程图
