研究背景
隨著數字化時代的到來，電影產業正迎來新的發展機遇和挑戰。基于Python Flask的豆瓣電影數據分析可視化系統的研究背景凸顯了對電影數據的深度分析和情感挖掘的需求。該系統功能豐富，不僅實現了多樣化的數據分析功能，還結合了LSTM算法和注意力機制進行情感分析，準確率高達85%，為用戶提供了高質量的情感識別工具。通過結合Python Flask框架的靈活性和易用性，以及先進的深度學習技術，該系統能夠準確捕捉用戶對電影的情感傾向和評價，幫助電影從業者和影視愛好者更好地了解電影市場和觀眾喜好。該研究背景將推動電影數據分析領域的發展，促進電影產業向數據驅動的智能化方向發展，為電影行業的內容生產、市場推廣和用戶體驗提供了重要的技術支持和決策參考，有需要的話可以后臺聯系。
技術棧：
爬蟲requests
數據處理pandas
數據可視化echarts
算法LSTM+注意力機制
flask框架
數據庫MySQL
jieba分詞
功能實現
完整視頻如下：
基于Python flask的豆瓣電影可視化系統
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