电影分析
当前话题为您枚举了最新的电影分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
豆瓣电影数据分析探索
利用豆瓣的电影数据,分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量,探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异,揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台,本分析仅展示客观数据,呈现各类电影间的多样性与趋势。
Hadoop
0
2024-08-08
Python豆瓣电影短评提取与分析
Python豆瓣电影短评提取与分析
本项目利用Python爬取豆瓣电影短评,并进行数据分析。
功能模块
数据爬取: 从豆瓣电影页面获取短评内容、评价等级、用户地区和评论时间。
数据清洗: 清理短评文本,去除标点符号和无关字符。
数据分析: 对短评文本进行词频统计,并生成词云图。
数据可视化: 将分析结果以图表形式展示,例如评论等级分布、用户地区分布等。
技术要点
网页解析: 使用BeautifulSoup库解析豆瓣电影页面HTML结构,提取目标数据。
反爬虫策略: 设置请求头信息,例如User-Agent和Cookie,模拟真实用户访问,避免被网站识别为爬虫程序。
数据存储: 将爬取的短评数据保存到CSV文件中,方便后续分析和使用。
数据可视化: 使用matplotlib或seaborn等库将数据分析结果可视化,增强数据可读性。
使用方法
设置目标电影URL: 修改代码中目标电影的URL地址。
设置Cookie: 获取并设置豆瓣登录后的Cookie信息,确保能够正常访问短评数据。
运行代码: 执行Python脚本,程序将自动爬取短评数据并进行分析。
查看结果: 程序运行结束后,将在指定路径生成包含分析结果的CSV文件和词云图。
数据挖掘
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2024-05-25
基于 Hadoop 与 MapReduce 的电影评论情感分析
电影评论情感分析
本项目利用 Hadoop 分布式计算框架对海量电影评论数据进行情感分析。项目核心在于使用 MapReduce 模型对评论数据进行并行处理,并在此基础上实现情感分类算法,最终得出电影的口碑评价。
项目流程:
数据收集与预处理: 从公开数据集中获取电影评论数据,并进行数据清洗、分词等预处理操作,为后续分析做好准备。
Hadoop 平台搭建: 部署 Hadoop 集群,并配置 HDFS 分布式文件系统,用于存储和管理海量评论数据。
MapReduce 任务设计: 根据情感分析算法设计 Map 和 Reduce 函数,实现对评论数据的分词统计、情感倾向计算等功能。
结果分析与可视化: 对分析结果进行统计汇总和可视化展示,直观地呈现电影口碑信息。
Hadoop
2
2024-06-30
TMDB电影数据集分析与演员工作表现
数据集包含了每部电影的演员阵容和制作团队的全体成员。随着数据分析的深入,我们可以揭示出演员在不同类型电影中的表现差异,以及制作团队在电影成功中的关键作用。通过深入挖掘这些数据,可以为电影产业的决策者提供宝贵的见解和指导。
数据挖掘
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2024-07-13
豆瓣电影TOP250数据挖掘与分类分析报告
详细分析了豆瓣电影TOP250榜单的电影信息及用户热评,运用数据挖掘技术包括KNN分类和KMeans聚类,揭示了电影类型分布、导演偏好及影片评分特征。报告使用Python编写的爬虫程序获取数据,通过混淆矩阵评估了分类模型的性能。
数据挖掘
1
2024-07-28
Spark实践:电影推荐
利用Spark大数据技术构建电影推荐系统,提供实际代码演示。
spark
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2024-05-13
批量JPG转电影利用MATLAB开发简便电影制作工具
利用JPG格式图片批量制作电影的需求日益增加。MATLAB开发了一种简便的工具,使用户能够轻松裁剪每张图像,并将它们合成为完整的电影。
Matlab
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2024-07-30
电影推荐人作业
电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影,基于MovieLens数据集获得电影推荐。
数据挖掘
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2024-04-30
Python实现电影数据爬取及可视化分析全套源码
使用Python编写电影数据爬虫,支持豆瓣和电影天堂网站,数据存储于txt文件中。前端展示采用Echarts图表,使用js、css和html实现。后端框架包括etree和beautiful-soup。详细介绍请访问作者主页,搜索关键词“电影数据爬取可视化展示”。
数据挖掘
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2024-07-17
电影分类器_v1.1基于Java的电影情节分类程序
电影分类器_v1.1是一款用Java编写的程序,将文本形式的电影情节进行分类,包括动作、浪漫、喜剧等类型。该程序使用KNN(K-最近邻算法)进行分类,首先从IMDB网站获取每部电影的名称及其流派,然后将电影情节提取到相应的文件中。每个流派(如action.txt、comedy.txt)都包含了相应流派的所有电影情节。利用R脚本进行数据挖掘,程序能够准确地分类每个电影情节。
数据挖掘
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2024-07-27