基于LDA模型的豆瓣电影短评分析
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案例介绍
随着互联网技术的发展，人们在网络平台上畅所欲言的方式越来越简单，例如博客、空间及现在的微博、豆瓣、知乎等，也正是这些方式和平台的诞生，丰富了人们的生活，使得数据信息急速增长着。豆瓣是一个提供了关于书影音的网络社区，越来越多的人们在豆瓣上发表了自己的电影评价，其电影评价风格各异，具有自由真实等特点。影评的描述影响了对电影的舆论倾向，影响着电影的票房成绩。本文基于情感分类和LDA主题模型对豆瓣上10,300 部电影和 10,310,988 条评论进行情感主题分析。该组合模型提高了LDA对主题的提取能力。
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随着互联网技术的发展，人们在网络平台上畅所欲言的方式越来越简单，例如博客、空间及现在的微博、豆瓣、知乎等，也正是这些方式和平台的诞生，丰富了人们的生活，使得数据信息急速增长着。豆瓣是一个提供了关于书影音的网络社区，越来越多的人们在豆瓣上发表了自己的电影评价，其电影评价风格各异，具有自由真实等特点。影评的描述影响了对电影的舆论倾向，影响着电影的票房成绩。本文基于情感分类和LDA主题模型对豆瓣上10,300 部电影和 10,310,988 条评论进行情感主题分析。该组合模型提高了LDA对主题的提取能力。
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