package com.bj.scalacode
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 平均评分最高的10部电影
*/
object RDD_Movie_Users_Analyzer2 {
def main(args: Array[String]): Unit
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2024-06-27 21:30:38
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# 基于 Hive 的电影影评分析指南
本文旨在指导初学者通过使用 Apache Hive 进行电影影评分析的过程。我们将从整体流程入手，逐步深入每一个步骤，并提供必要的代码示例与注释。希望通过这篇文章，你能掌握使用 Hive 进行数据分析的基本方法。
## 整体流程
以下表格展示了电影影评分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
# 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
原创
2024-02-09 11:35:11
80阅读
查询哪种电影类型最多（利用两次查询）：利用切片将电影类型进行分割：SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies；利用计数统计最多的电影类型：SELECT type,COUNT(1)
FROM(
SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies
)t
GROUP BY typ
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2023-06-19 16:11:10
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导读：世界评分最高的十部电影，你看过哪几部？1、一千个人心中有一千个哈姆雷特。每个人对高评分电影的排名自然是
原创
2021-09-07 16:42:36
4638阅读
[实验数据] 本实验所用数据为美国在线影片提供商NetFlix从1998年10月到2005年12月的电影评分数据，包含了480,189用户对17,770多部影片的100,480,507条评分。该数据包含了2个数据集。影片评分 数据集已经存放在HDFS上，路径为“/data/13/5/rating/rating.csv”，各字段以制表符分隔。数据集还存放在了Hive上，表名为“bigdata_cas
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2023-12-12 15:20:06
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## 基于Hive的电影评分数据分析
电影评分数据分析是一种常见的数据分析任务，通过分析用户对电影的评分数据，可以揭示电影的受欢迎程度、用户的偏好以及不同电影类别的表现等信息。在本文中，我们将使用Hive来处理和分析电影评分数据，并展示一些常见的数据分析操作。
### 数据集介绍
我们使用的是MovieLens数据集，它包含了用户对电影的评分数据、电影的元数据以及用户的个人信息。其中，评分数
原创
2023-08-16 15:53:01
495阅读
原创： Hollis时间如流水，转眼间2018年已经要接近尾声了，过去的一年，可以说是疯狂的一年。SpaceX成功发射了重型猎鹰火箭，苹果成为首个突破一万亿美元市值的上市公司。2018年，在IT圈也发生了许多大事和喜事，SpringBoot 2发布、Java发布了10 和 11两个版本、GitHub下嫁MicroSoft、IBM迎娶RedHat等，和往年一样，我们分析了2018年排名Top 100
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2023-12-18 22:19:26
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爬虫基本思路1.首先发送请求并返回requests（最好模拟谷歌浏览器的头部访问（即下面的headers），并且设置一个每次访问的间隔时间，这样就不容易触发网站的反爬机制（说白了就是模拟人类的访问行为）） 2.获得requests对象后使用BeautifulSoup (美丽的汤？？也不知道为啥要起这个名)来解析requests对象，注意这里要用request.text，就取文本，解析后的soup打
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2023-11-23 12:32:31
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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
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2023-07-01 12:58:00
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如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance forever里面x1为1.0（说明电影大部分为爱情），x2=0.01(说明里面有一点动作场面)。还是像以前一样加上一个额外的截距特征变量x0=1，这样第一部电影（love at last）表示为x(1)=[1,0.
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2024-01-26 09:52:39
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在当今电影行业，利用自然语言处理（NLP）技术对电影进行评分已成为一项重要的研究方向。这一过程涉及到用户对电影的评价、情感分析等，通过分析这些信息来形成综合评分。以下是对“nlp电影评分”过程的详细阐述。
## 协议背景
### 关系图
在NLP电影评分系统中，通常涉及到用户、电影数据库、NLP算法和评分系统之间的关系。用户通过平台提交电影评价，这些数据经由NLP算法分析后生成评分，并存入数据
# 基于Hive的电影评分数据分析系统实现流程
## 1. 系统概述
该系统是基于Hive的电影评分数据分析系统。通过对电影评分数据的分析，可以获取电影的评分情况、用户对电影的喜好等信息。这将有助于电影行业了解用户需求，作出更好的决策。
## 2. 系统流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据导入 | 将原始电影评分数据导入Hive的数据表中 |
| 2.
原创
2023-08-17 10:57:38
468阅读
# 基于Hive技术的电影评分数据分析教程
## 概述
本文将教会你如何使用Hive技术对电影评分数据进行分析。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基建工具，可以方便地对大规模数据进行处理和分析。
## 流程
下面是完成该任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 下载电影评分数据集，并将其导入Hive表中 |
| 2. 数据清洗
原创
2023-08-13 06:49:26
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# 实现电影评分的深度学习
在当今数据驱动的时代，深度学习在电影评分这一领域的应用越来越广泛。从数据的获取到模型的训练和评估，整个过程是复杂而细致的。对于刚入行的小白来说，以下是实现“电影评分深度学习”所需的步骤和相应代码示例。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|---------------|--------------
# 电影评分的Python算法
在日常生活中，我们常常需要为电影进行打分，以评估其质量。这种评分的方式可以帮助观众选择值得观看的电影，同时也为电影制片方提供了更好的反馈循环。本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单的电影评分算法，并展示如何构建评分系统的结构和实现步骤。
## 1. 电影评分系统概述
评分系统通常包含用户、电影和评分三个主要元素。用户可以对他们观看过的电影进行评分，评分
一、功能需求：作为一个经常看电影的人，需要对豆瓣电影资源进行分类，豆瓣上有一个交互不友好的地方，每个网页中存在的信息太多，没有办法一次性浏览完，而且部分相应的功能必须点击进入电影界面才能看到，因此个人的感觉增加了很多下工序，所以，我想用Python写一个小功能，直接把相关的电影输出在控制台中，通过看所查找的记录，进而选择电影。二、功能实现：①通过关键字搜索相关资源 ②选择记录的条数（页码实现）③通
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2023-09-18 19:51:10
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# 基于Hive的电影评分数据分析系统
## 引言
在大数据时代，如何高效地存储、处理和分析海量数据已成为一个重要课题。电影评分数据作为用户行为数据的重要组成部分，提供了丰富的分析维度和商业价值。本文将介绍如何基于Hive构建一个电影评分数据分析系统，具体包括数据的导入、数据处理与分析，以及结果的展示。我们使用Hive作为数据仓库，利用其强大的SQL查询能力对数据进行分析。
## 系统架构
IMDB电影数据分析#0 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#1数据导入
imdb = pd.read_csv('.\\tmdb_5000_movies.csv')
#大概看一下数据是什么样的
imdb.head(3)
#imdb.inf
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2023-07-31 17:16:39
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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
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2023-07-14 01:23:43
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