摘要：随着互联网的蓬勃发展，人们越来越喜欢通过因特网对电影进行评论，因而网络上堆积了大量的影评数据。这些数据有非常重要的应用价值，其中隐含着观影者的感受和情感特征。本设计对电影评论进行情感分析，以挖掘出评论者对某部电影的态度。

基于影评情感分析的研究与应用主要功能是可以对电影的评论进行情感分析，得到总体用户的情感倾向后绘图表示，并利用词云可视化帮助潜在观影者生成印象，辅助潜在观影者做出观影决策。本设计是在windows10的系统环境下，在弄得开发工具为Pycharm，采用的编程语言为Python。基本过程为通过网络爬虫技术对豆瓣电影网上的影评数据进行数据爬取，并对数据进行预处理，分词等。对处理过后的用户评论数据进行情感分析，分析出每一句的情感得分。最后将数据可视化以词云的形式展示电影的评论词库，并以直方图形式向潜在观影者展示评论数据的词频分析。

本设计可以实现影评情感分析的基本要求，基本实现对影评数据的可视化展示。通过观影者的影评情感分析，使潜在观影者能够更直观的了解一部电影，从而做出观影决策，而利用互联网中存在的大数据，为互联网用户提供更加人性化的服务是未来互联网发展的趋势。

关键字：情感分析；网络爬虫；数据可视化；Python；词云

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摘要

ABSTRACT

第一章前言- 1 -

1.1研究背景- 1 -

1.2国内外研究现状- 1 -

1.2.1国外研究现状- 1 -

1.2.2国内研究现状- 2 -

1.3文章整体组织结构- 3 -

第二章Python数据挖掘概述- 4 -

2.1Python数据挖掘简介- 4 -

2.2数据挖掘的基本过程- 5 -

第三章网络爬虫概述- 8 -

3.1网络爬虫概述- 8 -

3.2Scrapy框架介绍- 9 -

第四章情感分析及其常用算法介绍- 12 -

4.1情感分析概述- 12 -

4.2基于词典的情感分析- 12 -

4.3基于机器学习的情感分析- 12 -

第五章数据的可视化- 13 -

5.1数据可视化概述- 13 -

5.2数据可视化的基本手段- 13 -

5.2.1将指标值图形化- 13 -

5.2.2将指标图像化- 13 -

5.2.3将指标关系图形化- 14 -

5.2.4将时间和空间可视化- 15 -

5.2.5让图标“动起来”- 15 -

5.3数据可视化工具- 15 -

5.3.1可视化工具之一——Echars- 15 -

5.3.2可视化工具之二——国云大数据魔镜- 16 -

第六章影评情感分析的实现- 17 -

6.1影评源数据采集- 17 -

6.2影评数据的预处理- 19 -

6.3影评数据的建模与分析- 19 -

6.4数据可视化的实现- 20 -

6.4.1词云展示- 20 -

6.4.2归一化词频直方图展示- 21 -

6.4.3整体用户情感倾向展示- 24 -

第七章总结与展望- 25 -

7.1总结- 25 -

7.2展望- 25 -

参考文献- 26 -

致  谢- 27 -