【摘 要】
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随着互联网的发展和近年来中国电影的崛起,中国用户越来越习惯于在豆瓣、猫眼一类的影评论坛或平台上发布自己的观影感受,并对电影进行打分.这些评论中隐藏着大量的用户偏好
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随着互联网的发展和近年来中国电影的崛起,中国用户越来越习惯于在豆瓣、猫眼一类的影评论坛或平台上发布自己的观影感受,并对电影进行打分.这些评论中隐藏着大量的用户偏好等信息.而若想对这些隐含信息进行获取,需要对影评特征进行进一步分析.基于此,本文通过Python对猫眼网站中“动漫电影”分类下面的影评及其得分等数据进行爬取,并将所得文本数据进行整理,通过jieba分词和word2vec等方法对影评特征进行分析;之后,根据影评的主体内容,侧重于其情感特征进行挖掘,将清洗过后的结构化数据带入基于RNN的深度学习模型中,以用户评分作为其影评情感特征的体现;然后,通过随机游走对模型进行优化,再进行模型效用对比,得到动漫影评情感特征的预测模型,并对其应用场景予以分析.
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