基于电影网站短评数据的网络舆情文本挖掘与情感分析

对电影短评数据进行情感分析的目的是为了获取观众对某部电影的情感倾向,同时还可帮助电影制作者通过了解观众的情感倾向,从而改善电影的制作。文章采用的方法是通过Python代码爬取电影网站上的评论数据,对爬取的数据进行多项数据预处理技术得到较为规范的评论数据,再利用TF-IDF算法计算出短评数据的关键词及权重并给关键字词云图,然后使用SnowNLP库计算出短评数据的情感分值,并运用LDA模型对电影网站短评数据主题分类,最终给出电影网站短评数据情感分析的可视化评价结果。     

基于Python爬虫和聚类的热映电影数据抓取与可视化设计

本文使用Python网络爬虫技术对热映电影的影评数据进行爬取,包括伪装网络请求、导入网页链接、重复抓取过滤等,完成了对电影《新蝙蝠侠》在国、内外不同平台影评数据的获取。通过数据可视化技术对获取的影评文本制作了词云,并对评论数变化、评论所在城市分布进行了展示。根据手肘法和TF-IDF矩阵,通过K-means聚类,得到几个分类的主题词,清晰地呈现观众的情感倾向,直观地展示了电影上映后观众对电影的关注程度和观影感受,并能够进一步剖析各个平台评论的特性和内涵及其产生原因。     

基于电商评论文本的用户情感分析

随着电商行业的迅猛发展,网络购物如雨后春笋般迅速崛起,网购评论数据爆炸式增长,准确挖掘并利用这些能反映消费者情感倾向的信息,已成为商家改进产品质量、提升竞争力不可或缺的手段.该文以国产品牌小米手机为研究对象,利用Python软件爬取天猫商城中的评论信息,对爬取的天猫商城评论数据进行情感分析,分别对正、负面评论构建LDA...     

基于Hadoop平台的岗位推荐系统设计

针对当前学生择业难而学校人才培养无法满足当前社会实际需求的问题,提出基于Hadoop平台的大数据就业岗位推荐系统。该系统利用爬虫技术爬取互联网招聘网站上的海量岗位信息,并对岗位信息进行整理、清洗、分析,HBase作为数据存储,将数据制作成图表,给用户直观体验;根据用户提供的用户技能为用户筛选出合适的岗位,实现岗位的精确推荐。     

基于Python的古诗文数据爬取与可视化分析

本文利用爬虫技术爬取了古诗文网（https://www.gushiwen.cn/）收录的关于思乡的古诗文数据。然后,对爬取的数据进行清洗和存储。接着,采用Python语言结合PyEcharts数据可视化库对古诗文内容和诗人所在的朝代（时代）进行可视化。最后,筛选出了思乡诗中出现频率较高的词汇,分析了哪个朝代（时代）盛产思乡类的诗文。用计算机相关技术分析古诗文数据,旨在为新兴科技的研究融入人文情怀和传统文化,为传统文化的研究提供新的思路和视角,为课程思政的实践提供案例参考。     

医药商品评论的情感分析

本文利用Python语言获取某平台医药商品评论文本,采用正负预料库进行LDA模型训练和情感分值的计算,并使用Matplotlib方法和Wordcloud对处理之后的数据进行可视化.通过这种方法可以有效、精准获取京东商品评论,并对其进行情感分析,对提高工作效率和数据分析成效均具有积极的作用.     

网络视频中的影视评论分析技术研究

本文提出了一种互联网影视评论分析方法,首先利用自动网页抓取技术和基于模板的信息抽取技术自动构建影视节目基本信息库,并自动获取影视节目的相关评论信息。然后利用前面构建的影视专业词典和中文分词技术对影视评论信息进行自动分词,并利用频繁项挖掘的方法自动发现电影评论中的频繁特征作为候选特征,结合情感词词典,得到电影的各个特征的情感倾向性分析结果。     

基于LDA模型的高校疫情防控舆情分析

针对新冠疫情期间高校疫情管控过程中所出现的舆情问题,提出一种基于词频分析与LDA模型的舆情情感分析方法。首先,从微博上挖掘与疫情防控有关的话题,采用Python爬虫爬取8219条微博留言;然后,运用情感分析与LDA模式,对正负情绪进行主题挖掘,并使用PyLDAvis进行可视化展示;最后,利用社会网络和Gephi对正面和负面的舆论影响进行相关性分析。实验结果表明,研究可为高校有效管理提供理论依据和技术支撑。     

基于Scrapy框架的分布式爬虫设计与实现

网络爬虫是近些年来较为热门的技术之一,它被广泛应用于搜索引擎技术,现今技术不断发展成熟,爬虫不仅仅应用于搜索引擎的信息搜集,更多应用于定向信息的采集,比如房价、招聘信息、用户信息等等。文中以Python及其框架Scrapy环境为基础,以知乎网站为例,来爬取用户信息。通过使用Scrapy框架实现爬虫,分析整个爬取的原理,了解爬取的运行流程,特别对反爬虫策略进行优化,实现程序在远程服务器的部署,将信息存储到时下较为流行的No-SQL数据库中,最后对爬取数据进行分析与展示。     

基于LSTM深度学习模型的中国电信官方微博用户情绪分析

中国电信官方微博（简称电信官微）作为一种互联网媒体,是中国电信对外发布信息并获取用户反馈的重要渠道。用户对电信官微消息内容的评论,反映了用户对中国电信品牌、产品和服务的不同态度。爬取了电信官微的消息内容和评论数据,对经过清洗的数据采用Word2vec进行文本信息表示,并使用深度学习平台基于LSTM深度神经网络模型进行用户交互文本的正负面情感分类,实现电信官微访问用户情绪分析。     

基于深度学习的网络舆情监测系统研究

随着国内互联网的快速发展,网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机,及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架,该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据,包括文章与评论;然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词,利用Word2Vec模型进行词嵌入,得到矢量化文本;随后再将矢量化的文本导入LSTM深度学习模型中进行情感分析,进一步将数据分为敏感数据、中性数据和非敏感数据;最后将舆情预警信息通过可视化技术显示。文中所提出的网络舆情监测系统可以帮助监管部门及时监测和引导相关舆论,促进社会和谐发展。     

天气雷达业务系统设计与实现

针对目前天气雷达业务应用中存在的数据质控业务系统缺乏,数据质控算法不完善的问题,设计开发了天气雷达业务系统,实现了天气雷达数据的质量控制、数据生成、产品处理及三维前台展示,建立了雷达数据质控评估指标及数据标准统一的业务流程。同时,系统采用Java、C/ C++和Python 语言开发,提升了运行效率。利用MongDB 和Hbase 数据库技术,解决了雷达产品的数据存储及查询瓶颈问题。在数据可视化展示上采用WebGL 技术进行革新,实现了基于B/ S 架构的三维数据展示。     

增强现实技术在广播电视领域的应用

阐述增强现实的定义与分类,详细介绍其核心技术和原理,以及设备与平台的发展;通过深入剖析增强现实在电影制作、综艺节目、新闻报道和广告制作中的实际应用,展示该技术对创作流程和用户体验的积极影响。增强现实技术将在广播电视领域不断演进,为内容创作者提供更多创作可能性,同时带来更丰富的观众参与体验。     

浅析数字技术在增强电影视觉特效中的作用

数字技术在电影行业的不断开发和利用,有效的增强了电影节目给观众带来的视觉效果,在满足观众精神文化需求方面起到了十分重要的作用。与此同时,电影制作的流程和方法也有了很大程度的转变,使得传统电影制作工作中存在的弊端日益凸显,很难有效的满足数字技术运用于我国电影事业发展的需要。对此,本文在参考前人研究结果的基础上,结合笔者多年的工作经验,研究了电能生产图像(CGI)技术在电影行业的应用和变革、数字技术在塑造电影角色形象以及数字技术在制作电影场景方面的应用等内容,向各位读者系统的阐述数字技术在电影视觉特效中的应用和发展,为我国电视事业的不断发展和壮大提供可靠的参考依据。     

基于LSTM的电影评论情感分析研究

近些年,信息以及新媒体的发展是十分快速的,情感性的评论能极大地反映出网络用户的各自意见,对其搜集进行情感分析可以获得大量有价值的信息,例如从观影者对某部电影的评论上面进行情感分析。基于Word2vec技术与LSTM相结合对电影评论文本进行情感分析,实验结果表明,LSTM在情感分析上有较高的准确率。     

基于SVM的文本情感分析——以新冠疫情事件为例

疫情暴发,国家生产、社会发展均受到一定冲击,将情感分析技术运用于研究疫情期间人民群众的情感状况,利于进一步了解疫情期间网民舆论动向,为国家和社会开展心理调试活动及相关疏导工作提供数据依据和帮助。基于此,通过Python的SNOWNLP模块利用疫情期间人民日报、央视新闻的微博评论文本数据计算情感得分,将情感得分可视化输出;另一方面基于SVM进行文本情感分类。结果表明,基于此次研究数据,面对疫情,13.1%的人具有积极的情绪,69.8%的人面对疫情情绪比较稳定,仅有0.4%的人出现极端情绪。核函数选择多项式核函数时模型训练效果最好,精确率为0.966 29,F₁值达到0.948 66,分类器具有良好的分类性能。     

基于Python的交通流数据清洗

为向城市道路交通流预测提供科学的数据支撑,本文提出了基于Python对交通流数据进行清洗。清洗的数据主要包括异常、缺失、冗余数据。清洗方法按照本文提出的清洗规则并结合交通机理知识和城市道路交通流时段特征,实现交通流数据的合理清洗。     

基于SVM算法的在线评论情感分类研究

在线评论情感分析是商户和消费者共同关注的热点,基于词典的传统情感分类方法不适用于在线评论的分类,因此提出基于SVM算法的在线评论情感分类模型.首先通过清洗、分词、标注情感标签对在线评论进行预处理,然后进行词向量表示,最后使用SVM算法进行分类.实验结果表明,该模型具有较为理想的分类准确率.     

基于信息化的酒店评论情感分析

本文通过爬虫获取酒店评论数据,对数据进行预处理,包括数据清洗、评论内容分词等。为了模型性能更优,本文对数据进行特征工程,将其分为两步：一、使用主成分分析法进行数据降维;二、使用卡方检验筛选特征。接下来构建分别决策树和随机森林算法并使用处理好的数据进行训练,通过测试集计算出两种算法的ROC性能曲线,发现随机森林算法相比决策树有着更好的性能,满足酒店评论情感分析的需求。     

基于SAN架构的数字电影制作系统应用研究

数字电影发行版制作是电影产业过程中的重要一环,其制作效率直接影响着电影数字化的进程。建立稳定高效的数字电影制作系统是电影数字化产业发展的关键。根据数字电影制作工艺,提出了基于SAN架构的数字电影制作系统,该系统实现了数字影片素材数据的集中式管理及应用。实验测试表明了该系统的有效性,能够很好地满足数字电影制作过程的应用需求。