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摘要:
近年来,web数据挖掘在软件类教学中变得日益重要.该文以哔哩哔哩弹幕视频网为平台,以Python爬虫为工具,搜集大量弹幕数据并做挖掘分析来间接对视频内容进行评价.首先,根据弹幕在视频中出现的时间分布分析视频最受关注的部分;然后,结合百度AI自然语言处理中的情感倾向分析工具和MATLAB单因素一元方差分析研究视频开头部分的弹幕特征;其次,利用AI语言情感分析和关键词分析方法研究弹幕的情绪和类别,进而分析视频的内容特征.实验最终结果展示了对热门短视频的独特评价,对于短视频作者和平台有一定的参考价值.以弹幕为基础的研究方法也为视频内容自动化识别及评价提供了一条新思路.
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文献信息
篇名 基于弹幕数据分析的热门短视频评价研究
来源期刊 实验科学与技术 学科 工学
关键词 视频 弹幕 视频内容评价 A语言情感分析
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 实验教学
研究方向 页码范围 133-139
页数 7页 分类号 TP391
字数 6340字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-4550.2019.03.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭俞 电子科技大学生命科学与技术学院 2 0 0.0 0.0
5 张会雄 电子科技大学生命科学与技术学院 5 8 2.0 2.0
9 崔楠 电子科技大学信息与软件工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
视频
弹幕
视频内容评价
A语言情感分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
实验科学与技术
双月刊
1672-4550
51-1653/T
大16开
四川省成都市建设北路二段4号
62-287
2003
chi
出版文献量(篇)
5811
总下载数(次)
11
总被引数(次)
26929
论文1v1指导