在電影市場中,電影成片的類型和風(fēng)格與用戶的觀影偏好互相影響,并共同作用于電影市場的發(fā)展方向。本文針對國內(nèi)電影市場中用戶的電影數(shù)據(jù)進行挖掘,對用戶的觀影偏好進行分析,并構(gòu)建電影用戶畫像,深層次挖掘電影市場中的用戶需求。首先,從電影平臺采集大量的用戶電影數(shù)據(jù),然后根據(jù)采集數(shù)據(jù)構(gòu)造一個電影用戶畫像標簽體系,最后使用XGBoost對用戶的觀影活躍度進行分析預(yù)測,使用NLP（Natural Language Processing）、機器學(xué)習(xí)分類預(yù)測等方法對用戶的中文影評長文本進行屬性級別的細粒度情感分析。 

【文章來源】：現(xiàn)代電影技術(shù). 2020,(06)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖１用戶畫像構(gòu)建流程框圖??結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘常??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于圖和LDA主題模型的關(guān)鍵詞抽取算法[J]. 劉嘯劍,謝飛,吳信東.  情報學(xué)報. 2016 (06)



本文編號：3361501