基于Python技术电影口碑的研究

武永娇 黄宁

为了解决电影评分体系的打分机制存在诸多不足，提出基于Python网络爬虫技术的电影口碑研究方法。以2部电影为例，利用该技术将电影网站上的用户评论提取下来，并对其进行自然语言处理情感分析，通过实验分析得出的情感分数可以表示用户对于电影的态度，作为一种评判电影口碑的重要依据。

1.引言

电影口碑对于电影营销的重要性不言而喻，目前国内对于电影口碑的研究很少，除了比较具有代表性的豆瓣电影评分，其他相关机构的数据都很难有参考价值，而豆瓣电影评分体系的打分机制本身也存在诸多不足，因此，提出一种更权威的电影口碑研究方法成为亟待解决的问题。

观众对于一部电影的评论能够真实反映对于该部电影的态度。详细的文字描述可以表达出观众的主观态度，运用大数据Python技术，以豆瓣平台亿万观众所发表的文字为研究对象。实现对电影评论的文本挖掘和情感分析，理论与实际操作相结合进行研究，解决电影营销中遇到的问题，进而对营销人员如何有效应用大数据提供启示，使其可以用于营销决策。

2.信息提取

2.1 Python技术与信息提取

网络爬虫是一种通过既定规则，可自动地抓取网页信息的计算机程序。通过Python技术，可以方便、快捷和高效地对电影评论实现网络数据爬取和网页解析，部分代码如图1所示。其中Requests库，可以对豆瓣网页爬取，获取网络页面，Beautiful Soup库，可以有效地解析HTML页面的内容，并且提取相关的信息。……