Python基于自适应SVM电影评价倾向性分析(cs).zip

Python基于自适应SVM电影评价倾向性分析(cs) Python语言；Mysql数据库；Tensroflow；PyQT5；自适应SVM；电影评价倾向性； 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。 功能模块设计 此次对于电影评价倾向性分析系统的功能模块设计内容主要包括了电影评论管理、用户管理、评论预测、分析展示以及算法比较等内容，对于电影评价倾向性分析的主要功能模块集中在评论管理以及评论预测内容上，用户登录进入到系统平台后通过评论预测可以录入影评内容，系统会自动运算影评内容的倾向性，同时可以通过评论管理界面查看到相关评论的信息以及对应的倾向性类别。通过分析展示可以通过图表的方式来呈现影评积极和消极评论信息的比例，同时系统还介绍了文本内容分析所使用的算法信息以及对比了传统SVM与自适应SVM的差异，通过以上功能模块的运行和设计实现了整体电影评价倾向性系统的完整呈现。