基于Python flask的豆瓣电影数据分析可视化系统，功能多，LSTM算法+注意力机制实现情感分析，准确率高达85%-阿里云开发者社区

基于Python flask的豆瓣电影数据分析可视化系统，功能多，LSTM算法+注意力机制实现情感分析，准确率高达85%

2024-08-07 160

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简介： 本文介绍了一个基于Python Flask框架的豆瓣电影数据分析可视化系统，该系统集成了LSTM算法和注意力机制进行情感分析，准确率高达85%，提供了多样化的数据分析和情感识别功能，旨在帮助用户深入理解电影市场和观众喜好。

研究背景

随着数字化时代的到来，电影产业正迎来新的发展机遇和挑战。基于Python Flask的豆瓣电影数据分析可视化系统的研究背景凸显了对电影数据的深度分析和情感挖掘的需求。该系统功能丰富，不仅实现了多样化的数据分析功能，还结合了LSTM算法和注意力机制进行情感分析，准确率高达85%，为用户提供了高质量的情感识别工具。通过结合Python Flask框架的灵活性和易用性，以及先进的深度学习技术，该系统能够准确捕捉用户对电影的情感倾向和评价，帮助电影从业者和影视爱好者更好地了解电影市场和观众喜好。该研究背景将推动电影数据分析领域的发展，促进电影产业向数据驱动的智能化方向发展，为电影行业的内容生产、市场推广和用户体验提供了重要的技术支持和决策参考，有需要的话可以后台联系。