电影

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

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。

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。

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。

PORKYS是一部于1982年上映的电影，现在您可以通过PORKYS Porkys.1982.BluRay.720p.DTS.x264-CHD.qdl2资源下载。这部电影展示了80年代青少年生活的独特风格和社交互动。

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。

《电影票务系统——Java与MySQL的完美结合》在当前数字化时代，电影票务系统已经成为电影院运作的重要组成部分，它有效管理票务，提供便捷在线预订服务。该项目名为“电影票务系统”，采用Java编程语言开发，依赖MySQL数据库存储数据。接下来，我们将详细探讨该系统的实现细节及核心技术。Java作为广泛应用于企业级应用开发的强大编程语言，具备跨平台、面向对象和高可移植性等特点，在该系统中负责业务逻辑处理和用户界面交互。开发者可能使用Java Swing或JavaFX构建图形用户界面，使用户能直观浏览电影信息、选择座位并完成购票流程。此外，Java的多线程特性确保系统并发性能，能同时处理多个用户的预订请求，提高响应速度。MySQL作为开源关系型数据库管理系统，被选为数据存储后端，其速度快、稳定性高、易于维护，特别适合处理大量事务操作如电影票的预订和退票。开发者利用JDBC接口与MySQL通信，并通过SQL语句进行数据增删查改。为优化查询效率，可能涉及索引创建和数据库表结构设计。项目部署步骤、系统配置、环境变量设置及问题解决方案详见附带的文档。TicketBooking可能是核心控制器类或模块，负责接收预订请求、验证用户信息、检查座位可用性、处理支付事务及更新票务数据库状态。这部分代码通常涉及复杂业务逻辑和异常处理，是系统功能实现的关键。该“电影票务系统”结合Java与MySQL技术，实现了电影票的在线预订功能，为用户和团队提供了便利。

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

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。

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。