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电影评论

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电影评论分类 使用SVM，最大熵分类器，逻辑和回归（从头开始）对unigram和bigrams进行电影评论分类

情绪分析 基于电影评论的情感分类模型。

Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练

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通过研究电影票房与社交媒体用户行为的关系，揭示在线口碑（word-of-mouth）对业绩表现的作用。与之前的研究不同，将社交媒体用户评论、用户关注等用户行为数据作为内生变量进行研究，认为用户行为既影响业绩，又被业绩影响。首先，以电影产业为研究对象，分析了每周票房与用户评论、用户评分、用户关注度等之间的关系，通过样板（Panel）数据分析，构建了电影票房预测模型。接着，将票房作为自变量，分析了作为在线口碑表现形式的用户评论、用户关注度与票房的关系。最后，分析了在线口碑自身的特点，得出了多个有意义的结论，如用户评分仅仅是票房收入的反映，其本身并不显著影响票房。本研究具有良好的理论价值和实践意义。