,电影行业正处在从关注数量到关注质量的转型期, _电影

概括：
电影历来是大众大众喜爱的娱乐形式，是社会主义文化市场的重要组成部分。近年来，随着国家对电影市场的大力支持和各界资本的涌入，近年来中国电影市场的发展可谓日新月异。. 无论从观影人数、上映电影数量、影院数量还是银幕数量来看，我国电影市场都在快速增长。与此同时，中国电影产业正处于从注重数量向注重质量的过渡时期。在这样的背景下，电影产业要想取得长足的进步，充分了解观众的需求是非常重要的，这就要求我们有多种渠道收集观众对电影的评价和反馈的相关数据学术数据分析及可视化，并通过对这些数据的处理和分析，希望更好地了解观众的需求和情感表达，从而产生更受欢迎的电影杰作。随着互联网+技术的发展，涌现出一大批有影响力的电影资讯相关网站，如时光网、豆瓣网、中国票房网等。这些网站上积累了大量的电影基础数据和影评数据学术数据分析及可视化，为我们分析电影行业提供了基础数据源。本文通过收集一些互联网相关网站的影评数据，对数据进行聚类分析和可视化方法。
然后，根据数据集，利用自然语言处理的方法，将所有得到的长篇影评文本进行分割并转换成词向量，提取出可以代表“情节”、“画面”、“音效”的四个字符、“电影人”等，创建了电影关键元素的关键词，并创建了影评关键词表。通过对上述文本数据集使用TF-IDF(Term - )方法，对影评关键词表进行了改进；使用k-means聚类算法，将长片评论数据集中的星级数据按照5个星级维度进行聚类，并对聚类结果进行相关性分析，发现每个聚类类别中的5个星级维度与电影总分的相关性最强。不同聚类类别之间的维度、对比和差异。在对 150 部电影的 38000 多条长影评文本数据进行线性回归后，详细研究了电影中导致异常值的关键要素。然后，运用主成分分析法，对长篇影评这一要素的细分维度进行分析，找出最重要的细分维度，得出影评人对影片的关注倾向。最后，提出了一种长篇影评情感分析方法，并设计了一种基于桑基图和平行坐标相结合的可视化方案。通过对获得的长片影评数据进行分析和可视化，可以充分了解观众的感受和感受，为电影行业的发展和进步提供一定的支持。
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