本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议 》和 《 阿里云开发者社区知识产权保护指引 》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单 进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

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。

爬虫requests

数据处理pandas

数据可视化echarts

算法LSTM+注意力机制

flask框架

数据库MySQL

jieba分词