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基于情感分析和随机森林的中国电视剧产业研究
1
作者
李坤琪
李晓峰
+5 位作者
袁杰
杨鑫
赵凯
宋卓远
杨秀璋
罗子江
《现代计算机》
2022年第6期18-24,共7页
本文基于情感分析和随机森林的方法,从多个角度对电视剧进行数据挖掘,为中国电视剧行业提供一种新的分析视角。以豆瓣网的多国电视剧数据为研究对象,借助情感词典、共词分析和随机森林等方法实现观众细粒度情绪分析、演员间关系挖掘以...
本文基于情感分析和随机森林的方法,从多个角度对电视剧进行数据挖掘,为中国电视剧行业提供一种新的分析视角。以豆瓣网的多国电视剧数据为研究对象,借助情感词典、共词分析和随机森林等方法实现观众细粒度情绪分析、演员间关系挖掘以及电视剧口碑好坏预测,并运用可视化技术将结果多维度呈现。研究发现,本方法能够有效挖掘出我国电视剧数据中蕴藏的价值信息,为优化我国电视剧市场并产出更为优质剧集提供借鉴。
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关键词
电视剧
情感分析
随机森林
共词分析
知识图谱
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题名
基于情感分析和随机森林的中国电视剧产业研究
1
作者
李坤琪
李晓峰
袁杰
杨鑫
赵凯
宋卓远
杨秀璋
罗子江
机构
贵州财经大学信息学院
出处
《现代计算机》
2022年第6期18-24,共7页
基金
贵州省研究生教育创新计划项目:贵州省领域文献的科学知识图谱构建研究(黔教合YJSCXJH[2020]120)。
文摘
本文基于情感分析和随机森林的方法,从多个角度对电视剧进行数据挖掘,为中国电视剧行业提供一种新的分析视角。以豆瓣网的多国电视剧数据为研究对象,借助情感词典、共词分析和随机森林等方法实现观众细粒度情绪分析、演员间关系挖掘以及电视剧口碑好坏预测,并运用可视化技术将结果多维度呈现。研究发现,本方法能够有效挖掘出我国电视剧数据中蕴藏的价值信息,为优化我国电视剧市场并产出更为优质剧集提供借鉴。
关键词
电视剧
情感分析
随机森林
共词分析
知识图谱
Keywords
tv drama comment
sentiment analysis
Domain dictionary
knowledge graph
random Forest
information visualization
分类号
G229.2-F [文化科学]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于情感分析和随机森林的中国电视剧产业研究
李坤琪
李晓峰
袁杰
杨鑫
赵凯
宋卓远
杨秀璋
罗子江
《现代计算机》
2022
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