第一模块：开发环境和集群准备1、项目总体介绍和背景a.基于Spark流行的大数据工具，开发一套电影推荐系统，让大家体验到如何实现自己的“猜你喜欢”的推荐。 很多电商和购物网站以及一些手机上的应用，猜你喜欢已经成为了必备功能，它对网站的销售有着很明显的刺激作用。2、技术框架a.大数据工具的选择，包括HDFS、HIVE、SPARK、KAFKA、HBASE、PHOENIX、ZEPPELIN等工具。b.推
因为____的缘故，在家甚是无聊，想着可能会做一个和数据分析相关的毕业设计，不如就提前准备一下数据。眼光一扫，就是你了，豆瓣！说起来很有意思，我最开始写爬虫就是从豆瓣开始的，现在又回来了。豆瓣，这世间所有的相逢都是久别重逢。好了，不皮了，开始正题。豆瓣电影分类浏览页面写爬虫之前，首先要明确一个问题你需要什么数据。先有目标，再有行动，这样思路也会清晰起来。我想要的数据就是页面中的电影的信息，所以先看
表结构求被评分次数最多的 10 部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）import org.apache.s...
原创
2022-09-13 15:12:46
183阅读
目录 代码： 运行结果：代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from lxml import etree
import requests
import csv
out = open('电影名网址评分及导演.csv', 'a', newline='')
csv_write = csv.writer(out, dia
实验内容： 编写程序，生成数据模拟（也可以使用真实数据）多人对多个电影的打分（1-5 分）， 然后根据这些数据对某用户 A 进行推荐。推荐规则为：在已有数据中选择与该用户 A 的爱 好最相似的用户 B，然后从最相似的用户 B 已看过但用户 A 还没看过的电影中选择用户 B 打 分最高的电影推荐给用户 A。相似度的计算标准为：1）两个用户共同打分过的电影越多， 越相似；2）两个用户对共同打分的电影的
转载
2023-07-01 12:58:00
428阅读
近期根据小说《斗破苍穹》改编的同名电视剧正在热映，本文对《斗破苍穹》进行文本分析，分为两部分，首先爬取豆瓣影评进行简单分析，随后对于原创小说文本中的人物进行详细分析，文章代码和数据在后台回复"斗破苍穹"可得。1.影评分析爬取影评直接使用之前的代码，不再说明，共爬到影评数据500条。简单统计来看，一星差评最多，但四五星评价与一二星差评价基本持平。不过从投票数来看，投票数最多的前25条，无一例外都是一
五月过半，观众对五一档上映电影的评价也逐渐沉淀下来，要说观影体验和口碑，当属张艺谋导演的《悬崖之上》了。《悬崖之上》作为一部谍战主题的电影，引人入胜的剧情加上主演们全员在线的演技，顺理成章地在同时期上映的电影种获得了评分排名第一。本文通过Python爬取豆瓣上对于《悬崖之上》的短评，然后进行数据可视化分析，看看七万条短评里，网友都聊了些什么。数据采集在之前的文章我们已经对豆瓣短评的数据采集有过详细
Python豆瓣电影评论的爬取及词云显示课程设计论文链接前言开发工具、核心库系统相关技术介绍系统分析与设计系统功能模块组成实现功能和目标爬取模块设计爬取过程中下一页的处理窗口界面设计系统实现爬取电影信息模块实现爬取评论实现词云模块实现系统开发总结全部代码附录 课程设计论文链接课程设计论文链接：前言小白简单的课程设计，功能简单。 本文通过利用 Python 爬虫分类中的聚焦型爬虫网络系统以及pyt
题目：现有如此三份数据：（这里只需用后两份）
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat 数据格式为
作者序我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的笔记，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成毕业设计的过程记录。本毕设为2018年所做，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。系统流程用户注册、登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。项目主页以及推荐结果如下：如何使用1.首先将项目克隆到本地
CNN实战之如何分析影评-好看又有趣的讲解前言认识影评数据集了解TextCNN模型获取影评数据生成文本数据集生成TextCNN模型评估模型 前言话说老王买了两张电影票打算请女神小丽去看电影，老王希望看完电影趁着热度可以和小丽的关系更进一步。于是老王买了两张最近大火的《剩女日记》，看完电影，效果喜人，老王差点又做了单身狗。。。认识影评数据集为了杜绝这种乌龙事件的再度发生，老王决定通过大数据分析的手
# Spark电影评分分析
## 介绍
在现代社会中，电影已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一。随着互联网的普及，越来越多的人开始使用在线平台观看电影。这些平台通常会提供对用户评分的功能，用户可以根据自己的喜好来评价观看过的电影。
而对于电影平台来说，收集和分析这些用户评分数据是非常重要的。通过对用户评分数据的分析，平台可以了解用户的喜好和偏好，从而提供更好的推荐系统，为用户推荐他们可能
原创
2023-08-31 04:09:15
138阅读
现有如此三份数据：
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat
数据格式为： 2::J
# 电影评分分析hive实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现“电影评分分析hive”。下面是整个流程的步骤：
序号 | 步骤 | 操作
-----|-----|-----
1 | 创建数据库 | 创建一个用于存储数据的数据库，例如 `movie_rating`
2 | 创建表格 | 在数据库中创建一个表格来存储电影评分数据，例如 `ratings`
3 | 导入数据 | 将
在美国，有这么几个和豆瓣类似，主流网民经常访问的与电影有关的网站：专业存储电影信息兼职打分的IMDb（Internet Movie Database互联网电影数据库）、创立快二十年几经易手的烂番茄(Rotten Tomatoes)、专业网络购票副业打分的“美国猫眼”Fandango，以及专门聚合书籍和视听出版产品批评意见的Metacritic。随着互联网和社交网站的快速普及，这几个网站也形成了独特
文章目录1 简介2 技术栈具体实现1.设计豆瓣电影自动化爬虫程序，自动获取电影数据2.对爬取到的数据进行清洗和预处理，包括多维度数据字段清洗和扩充3.将清洗好的数据存储到Sqlite数据库中4 具体效果图首页/电影排行榜top 电影评分分布各种可视化评分预测6 推荐阅读7 源码获取： 1 简介
基于Python的豆瓣电影评分可视化系统 基于Python flask 的豆瓣电影评分可视化，豆
一、前言 本文是对工程实践项目基于情感词典的豆瓣电影影评分析系统进行的讨论，主要是通过对设计模式与软件架构的分析，阐述项目的完整设计方案并采用不同的视图来描述软件系统以形成软件系统概念原型。 工程实践项目介绍：豆瓣网作为中国最大最权威的电影评论网站之一，它对电影的评价在人们选择和认知电影的过程中扮演着非常重要的作用。但豆瓣评分往往只关注了用户对电影的评分信息，而忽视了用户的评论信息，使得人们看
电影1、三傻大闹宝莱坞
2、恋爱通告
3、新世界
4、小萝莉的猴神大叔
5、绿皮书
6、肖申克的救赎
7、你的名字
8、大圣娶亲
9、功夫
10、触不可及
11、僵尸
12、西虹市首富
13、寂静无声
14、看见恶魔
15、长津湖
16、霍元甲
17、醉拳2
18、愤怒的黄牛
19、犯罪都市2
20、弱点动漫1、东京食尸鬼
2、寄生兽
3、鬼灭之刃
4、杀戮都市o
5、进击的巨人
6、咒术回战电视
转载
2023-07-14 01:23:43
89阅读
简单说说写些代码简单分析一下哪吒的观影影评，步骤还是先爬取数据，然后利用pandas读取，可视化，最后把评论绘制成词云开始动手全程大概半个小时左右，都是一些老套路爬取数据数据分析提取评论绘制词云1.爬取数据在这里来查看评论https://m.maoyan.com/movie/1211270/comments?v=yes F12开始分析网页 可以往下滑会发现出现很多不同的comments.json…
最近《八佰》这部电影比较火，上映仅15天就已斩获22亿票房。对于沉寂了半年、影院上座率仍限定在50%的电影市场而言，这样的成绩出人意料。从猫眼电影官网可以看到，《八佰》获得了9.2分的高口碑。一向好奇的我产生了一些疑惑，这些人到底在评论些啥？哪些地方的人评论最多？针对不同演员角色的评论内容有什么不同？于是，用Python采集了《八佰》18万条观众影评并做可视化分析，数据采集区间为2020年8月21
