本文主要是介绍基于python的自适应svm电影评价倾向性分析设计与实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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基于python的自适应svm电影评价倾向性分析设计与实现
摘 要
随着经济的发展和人们生活水平的提升，电影作为丰富人们文化生活的重要组成部分，通过电影可以帮助人们丰富业余生活，同时电影也可以实现不同国家之间的文化交流，在近一百年的电影发展历程中，人们对于电影的了解逐渐深入也让电影消费成为了经济体中必不可少的一个环节，电影评价在电影消费和发展上起到了至关重要的作用，很多观众选择观看的电影不仅要看题材、演员阵容，对于影视作品的评价也成为了观影抉择的一个重要因素，同时通过电影评价的高低也可以间接的反应出观众对于电影的认同度，也给电影制作方和发行方提供了一定的数据支持，电影评价倾向性在一定程度上会影响电影的票房。随着预测技术及统计分析领域的相关技术越发成熟，对于电影票房预测、影评分析等内容成为了很多电影平台的重要功能模块，电影评价预测会受到数据不规整以及预测精度欠缺的影响，利用现有的运算技术实现更加精准的电影评价分析可以帮助更好的预测电影的票房成绩。
本文结合当前电影市场的现状以及电影评价预测意义，利用Python编程语言基于C/S结构开发设计针对电影评价倾向性分析的系统平台，同时为了确保电影评价分析数据信息判断的精确性，通过自适应SVM支持向量机的算法应用，实现了数据信息的分类提取，结合电影评价内容实现积极和消极影评数字信息的分类，结合电影评价的统计图例帮助更好的了解电影评价倾向性，结合数据预处理、特征量化以及模型结构的确认来实现电影影评的分析，对于电影票房预测提供了更加详尽的数据信息支持。
关键词：Python语言；Mysql数据库；自适应SVM；电影评价倾向性；
Analysis of evaluation tendency of Python film based on adaptive SVM
Abstract
With the development of the economy and the improvement of people’s living standards, film, as an important part of enriching people’s cultural life, can help people enrich their leisure life through film, and at the same time, film can also achieve cultural exchanges between different countries. In the nearly 100 years of film development, people’s understanding of film has gradually deepened, making film consumption an indispensable part of the economy, Film evaluation plays a crucial role in film consumption and development. Many audiences choose to watch films not only based on the theme and cast, but also the evaluation of film and television works has become an important factor in the choice of watching films. At the same time, the level of film evaluation can indirectly reflect the audience’s recognition of the film, and also provide certain data support for the film producers and distributors, The film evaluation tendency will affect the box office of the film to a certain extent. As the related technologies in the field of prediction technology and statistical analysis become more mature, the content of film box office prediction and film review analysis has become an important functional module of many film platforms. Film evaluation and prediction will be affected by irregular data and lack of prediction accuracy. Using existing computing technology to achieve more accurate film evaluation and analysis can help better predict the box office performance of films.
Combining the current situation of the film market and the significance of film evaluation and prediction, this paper uses Python programming language to develop and design a system platform for film evaluation tendency analysis based on C/S structure. At the same time, in order to ensure the accuracy of film evaluation and analysis data information judgment, through adaptive SVM support vector machine algorithm application, the classification and extraction of data information is realized, Combining the content of film evaluation to achieve the classification of positive and negative film review digital information, combining the statistical legend of film evaluation to help better understand the tendency of film evaluation, combining data preprocessing, feature quantification and model structure confirmation to achieve the analysis of film review, which provides more detailed data information support for film box office prediction. Keywords: Python language; MySQL database; Adaptive SVM; Tendency of film evaluation;
目 录
摘 要 2
Abstract 3
第一章 绪论 1
1.1 开发背景 1
1.2研究现状 1
1.3研究的意义 2
1.4开发工具及技术 2
1.4.1 C/S模式简介 2
1.4.2 Mysql数据库 2
1.4.3 Python 语言 2
第二章 SVM的算法研究 3
2.1 SVM支持向量机介绍 3
2.2 自适应控制 3
第三章 电影评价倾向性需求分析 4
3.1需求调研 4
3.2可行性分析 4
3.2.1技术的可行性 4
3.2.2经济的可行性 4
3.2.3操作可行性 4
第四章 系统设计 5
4.1功能模块设计 5
4.2数据库设计 5
第五章 系统实现 6
5.1 系统主页 6
5.2评论管理界面 6
5.3用户管理 7
5.5评论预测界面 7
5.5 算法准确率比较 8
5.6 算法优缺点比较 8
5.7 自适应SVM与SVM对比 9
5.8 电影评价倾向性图表分析 9
第六章 系统测试 10
6.1 系统测试的意义 10
6.2 系统测试的内容 10
6.3系统测试结果 10
7. 总结与展望 11
7.1 总结 11
7.2 展望 11
致 谢 12
参考文献 13
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