基于Python的电影评论舆情分析系统-答辩

基于Python的电影评论的舆情分析系统汇报人：时间：目录Contents01.研究背景与研究意义02.本系统所用技术03.本系统主要功能04.总结01研究背景与研究意义电影评论舆情爆发式增长带来的挑战人工分析局限性传统人工筛选评论效率低，难以在电影上映黄金期内捕捉舆论走向，且易受主观因素影响，无法精准量化评论情感倾向。行业需求海量评论数据分散在不同平台，缺乏统一整合与管理机制，导致电影制作方、发行方难以形成系统化的舆情认知，无法及时根据观众反馈调整宣发策略或优化影片内容。Python赋能构建自动化分析系统技术优势Python凭借丰富的自然语言处理库（如jieba、SnowNLP）、高效的数据处理工具（如Pandas、NumPy）以及灵活的Web开发框架（如Django），为海量文本数据的自动化分析提供了技术支撑。02本系统所用技术Python生态实现高效数据处理数据处理Python的Pandas、NumPy库可高效完成评论数据的筛选、整合与计算，为舆情分析提供数据基础。自然语言处理jieba分词精准处理中文文本，SnowNLP情感分析模块可自动判定评论情感倾向，实现情感量化分析。可视化预处理Matplotlib、Seaborn库辅助生成基础数据图表，为舆情分析结果的可视化展示提供支持。Django与MySQL构建可靠Web后端Django框架Django内置ORM、表单验证、用户认证等功能，可快速搭建稳定高效的Web服务，提升开发效率。MySQL数据库MySQL支持多用户、多线程，具有强大的数据存储和管理能力，为系统提供稳定的后端支持。03本系统主要功能用户端：注册浏览与个性化推荐用户注册登录用户通过注册登录进入系统，系统提供安全的账号验证机制，保障用户信息安全。信息浏览系统首页聚合热门电影与舆情趋势，用户可按类型、档期筛选影片并查看详情、短评与情感标签。个性化推荐系统依据用户浏览行为推送相似影片，实现千人千面的个性化推荐，提升用户体验。管理端：数据看板与电影信息维护数据看板管理员可在数据看板实时查看用户活跃度、评论走势与情感分布，支持按日周月筛选，为决策提供数据支持。电影信息维护豆瓣电影管理模块提供新增、编辑、下架功能，同步影片基础信息、海报与链接，确保片库时效。核心：情感分析与类型预测情感分析系统自动调用SnowNLP对每段评论进行正负面评分，按剧情、演技维度聚合情感占比，精准识别评论情感倾向。类型预测基于历史评论训练类型预测模型，为新片提供类型标签建议，帮助片方把握受众定位与宣发方向。系统测试与性能验证功能测试采用unittest进行功能测试，80组用例通过率100%，验证系统功能逻辑的完整性和准确性。性能测试通过Locust模拟500并发访问，系统平均响应2.1秒，情感分析处理1000条评论耗时7.8秒，性能稳定。准确性测试情感分析准确率87%，高于85%目标，证明系统分析结果可靠，满足实际应用需求。04总结项目成果与应用价值项目成果本系统以Python+Django+MySQL实现评论采集、情感分析与可视化一体化，为影视行业提供轻量级舆情工具。应用价值经测试功能完整、性能稳定、准确率达87%，可替代人工月成本2万元分析任务，帮助片方实时掌握口碑并优化宣发。展望与后续优化方向扩充情感词典未来将扩充中文网络用语情感词典，提升小众语境精度，进一步优化情感分析结果。多平台数据接入接入猫眼、微博等多平台API，丰富数据来源，为舆情分析提供更全面的数据